基于轨迹大数据的内河集装箱船舶航行效率研究

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1、分类号U695.2单位代码10618密级公开学号2150063002硕士学位论文基于轨迹大数据的内河集装箱船舶航行效率研究研究生姓名：孙书盛导师姓名及职称：许茂增教授申请学位类别工学硕士学位授予单位重庆交通大学一级学科名称控制科学与工程论文提交日期2018年4月2日二级学科名称系统工程论文答辩日期2018年5月27日2018年6月6日TrajectoryData-BasedInlandContainerShipsNavigationEfficiencyMiningandAnalysisADissertationSubmittedfortheDegreeofMast

2、erCandidate：SunShushengSupervisor：Prof.XuMaozengChongqingJiaotongUniversity,Chongqing,China摘要随着产业结构调整与内陆经济的快速发展，我国内河航运需求不断增加，与此同时，内河航运业的高质量发展也对内河航运效率提出了更高的要求。保证船舶在内河中的高效航行，一方面可以减少油耗、降低碳排放，另一方面可以提高船舶流转效率，增加船舶的营运效率，提高内河船舶公司和内河港口的经济效益。而随着航运信息技术的发展，海量的航运数据不断产生，船舶自动识别系统(AutomaticIdentifica

3、tionSystem，AIS)产生的船舶轨迹数据便是其中之一，它包含了船舶呼号、船名、船舶位置、船舶类型、航行速度等信息，这些数据为航运相关研究提供了坚实的数据基础。本文以提高内河集装箱船舶航行效率为目标，使用SQLServer2014与R，展开对重庆市水上交通管理监控系统中集装箱船舶AIS轨迹数据的数据挖掘与统计分析。论文完成的主要工作包括：①总结国内外航运业发展与轨迹数据研究现状，在阅读大量文献的基础上，明确基于轨迹大数据的船舶航行效率研究的可行性与必要性，确定研究中需要使用的相关理论与软件技术。②搭建轨迹数据挖掘环境，介绍论文相关概念参数与轨迹数据来源，设计

4、长江集装箱运输网络围栏模型以及集装箱船舶效率评价指标体系，构建长江集装箱运输网络轨迹数据库，最后绘制出集装箱船舶轨迹数据挖掘逻辑图。③对数据库内轨迹数据进行数据预处理，然后基于长江集装箱运输网络轨迹数据库设计数据挖掘方法，从长江航道整体出发，以航道内港口、码头、船闸为节点，将轨迹数据转化为轨迹线段数据，挖掘集装箱船舶行为时间特征，最终，经过DBSCAN聚类算法与人工统计数据检验证明该方法以极高的准确性还原了集装箱船舶行为。④从基础数据、按围栏名称分类、按船舶公司分类三个角度出发，对轨迹数据挖掘结果进行统计分析与可视化展示，介绍数据中蕴含的信息，同时通过数据分析发现

5、航运过程中存在的不足。最终，本文通过集装箱船舶轨迹数据挖掘，发现长江航运业存在部分船舶公司船舶航行效率较低、部分港口作业效率较低、船舶过闸等待时间过长等问题，并针对长江航运各环节提出了相应的改进策略。关键词：AIS轨迹数据，数据挖掘，船舶航行效率，统计分析IABSTRACTWiththeadjustmentofindustrialstructureandtherapiddevelopmentofinlandeconomy,thedemandforinlandwaterwaytransportinChinaisincreasing.Atthesametime,the

6、highqualitydevelopmentofinlandshippingindustryalsoputforwardhigherrequirementsforinlandrivernavigationefficiency.Toensuretheefficientnavigationofshipsininlandrivers,ontheonehand,itcanreduceoilconsumptionandreducecarbonemissions,ontheotherhand,itcanimprovetheefficiencyofshipcirculation

7、,increasetheoperatingefficiencyofships,andimprovetheeconomicbenefitsofinlandShippingCoandinlandriverports.Withthedevelopmentofshippinginformationtechnology,massshippingdataisconstantlyemerging.TheshiptrajectorydatageneratedbytheAutomaticIdentificationSystem(AIS)isoneofthem.Itincludess

8、hipca