基于网络化密度聚类的船舶停泊点数据挖掘

• 作者: 叶仁道 黄靓莹
• 来源期刊: 水运管理
• 关键词: 船舶自动识别系统(AIS) 数据挖掘技术 Hive数据仓库 网格化 空间密度聚类(DBSCAN)
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 港口
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

为获取船舶停泊行为规律,以大连港、天津港、青岛港、德国罗斯托克港、巴西桑托斯港和荷兰格罗宁根港等全球六大港口水域为例,基于Hive数据仓库和R语言平台,利用网格化DBSCAN算法,提取船舶在各港口水域停泊点位置、面积等信息,进而基于停泊点可视化结果,验证这六大港口实时可视化结果与基于历史数据挖掘结果相符.研究成果有助于保障港口水域船舶安全通航,亦为船舶交通管理系统智能化奠定基础,从而推动港口行业持续、健康发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶仁道	杭州电子科技大学经济学院	23	78	4.0	8.0
2	黄靓莹	杭州电子科技大学经济学院	2	3	1.0	1.0