基于AIS数据的海上交通密度计算及海事热点发现研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.2 AIS技术简述 | 第14-16页 |
| 1.3 海事信息分析研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 海上交通密度研究 | 第17-18页 |
| 1.3.2 海事热点发现研究 | 第18-20页 |
| 1.4 课题的主要研究内容 | 第20页 |
| 1.5 论文内容和结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 海事信息分析技术 | 第23-31页 |
| 2.1 海上交通密度计算相关概念和技术 | 第23-24页 |
| 2.1.1 海上交通密度基本概念 | 第23-24页 |
| 2.1.2 海上交通密度计算方法 | 第24页 |
| 2.2 聚类分析技术 | 第24-30页 |
| 2.2.1 聚类分析的基本概念和相关定义 | 第24-26页 |
| 2.2.2 层次聚类算法 | 第26-28页 |
| 2.2.3 聚类评价指标 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于网格的海上交通密度计算 | 第31-43页 |
| 3.1 海上交通密度计算框架 | 第31-32页 |
| 3.2 基于网格的海上交通密度多维表征 | 第32-33页 |
| 3.2.1 基于地理信息的网格构建 | 第32-33页 |
| 3.2.2 交通密度分析及多维表征 | 第33页 |
| 3.3 基于AIS数据特征的预处理策略 | 第33-37页 |
| 3.4 海上交通密度计算算法 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于聚类分析的海事热点发现 | 第43-53页 |
| 4.1 海事热点发现框架 | 第43页 |
| 4.2 基于多元信息的样本构造 | 第43-45页 |
| 4.3 层次聚类算法及其改进思路 | 第45-49页 |
| 4.3.1 最近邻链聚类 | 第45-47页 |
| 4.3.2 最佳聚类系数 | 第47-49页 |
| 4.4 基于最佳聚类系数的最近邻链层次聚类算法 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 实验设计与分析 | 第53-63页 |
| 5.1 主要研究问题 | 第53页 |
| 5.2 实验设计 | 第53-54页 |
| 5.3 实验环境及数据 | 第54-55页 |
| 5.4 结果分析与评估 | 第55-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论及主要贡献 | 第63页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 作者和导师简介 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74-75页 |
