[发明专利]一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法

权利要求书

1.一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：包括如下步骤：

第一步，对海量的AIS大数据进行预处理；

第二步，引入船舶静态数据，在距离度量中加入船舶吃水参数对船舶AIS数据做相似性度量；

第三步，对轨迹距离矩阵做行升序处理，提出改进的DBSCAN自适应算法对相似性度量后的AIS数据做子类簇独一化聚类处理；

第四步，分析并处理聚类后的子类簇，提取主航线轨迹，设计多条船舶航线自动生成的算法。

2.根据权利要求1所述的一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：第一步中所述预处理指AIS数据清洗和数据压缩，AIS数据清洗包括删除原始AIS数据中MMSI、经纬度、对地航速、对地航向出现的错误数据；通过检测对地航速判断船舶停靠点，删除船舶停留点数据；对于有较明显突进现象的船舶轨迹，通过中值滤波祛除对轨迹数据做平滑化处理；对于AIS数据接收延迟或重复接收，时间间隔较短采用插值算法补全轨迹，当时间间隔大于10min时，将轨迹分段绘制；通过DP算法对海量的AIS数据进行压缩，以用较少的数据来表达轨迹特征曲线，加快算法速度。

3.根据权利要求2所述的一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：第二步中所述引入船舶静态数据，建立船舶吃水度量d_draught模型，吃水度量d_draught指的是同航道中不同船舶类型的吃水差异，是重要的辅助聚类决策要素，采用如下公式计算：

4.根据权利要求3所述的一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：第二步中所述基于AIS数据计算得出的相应度量参数，定义相应的权重ω(ω_distanceω_cogω_draught)，相似性综合度量公式如下：

D_dist＝ω_distance×d_distance+ω_cog×d_cog+ω_draught×d_draught。

5.根据权利要求4所述的一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：第三步中所述子类簇独一化聚类处理，方法如下：计算所得轨迹距离矩阵D_n×n，对轨迹距离矩阵做行升序处理，完成轨迹聚类，得到N类聚类簇，对完成聚类后的子类数据簇继续聚类，直至所有的子类簇只有一类为止。

6.根据权利要求5所述的一种基于AIS大数据的船舶最优航线自动生成方法，其特征在于：第四步中所述提取主航线轨迹，方法如下：分析处理聚类后的子类簇，获得清晰完整的交通流信息，采用主航线提取方法提取主航线信息，航行主航线提取原理为确定船舶轨迹数据簇中最大经度值m，最小经度值n，设定查找窗口的大小，由起始横坐标s平移到e，收集移动过程中的坐标点数据集合l，根据如下公式计算：其中N表示子类簇的坐标集，窗口起始横坐标位s，终止横坐标为e，l代表窗口内点纵坐标数据集合。