首页--交通运输论文--水路运输论文--水路运输技术管理论文--水运工作组织与管理论文

基于轨迹大数据的内河集装箱船舶航行效率研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 基于轨迹数据的信息系统功能现状第12-13页
        1.2.2 陆运轨迹数据研究现状第13-14页
        1.2.3 船舶轨迹模型与算法设计第14-17页
        1.2.4 文献述评第17页
    1.3 研究内容和创新点第17-18页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 创新点第18页
    1.4 章节安排第18-20页
第2章 相关理论与技术基础第20-26页
    2.1 船舶航行轨迹数据第20-21页
    2.2 轨迹数据挖掘第21-22页
    2.3 卫星地图与兴趣点第22-23页
    2.4 轨迹数据挖掘相关软件第23-24页
    2.5 本章小结第24-26页
第3章 轨迹数据挖掘概念模型第26-38页
    3.1 相关概念及参数设置第26-28页
    3.2 数据来源第28-30页
        3.2.1 重庆市水上交通管理监控系统第28-29页
        3.2.2 航运卫星地图第29-30页
    3.3 系统内集装箱船舶轨迹数据第30-31页
    3.4 长江集装箱运输网络围栏坐标表第31-34页
    3.5 长江集装箱运输网络轨迹数据库建设第34-36页
    3.6 轨迹数据挖掘逻辑图第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
第4章 长江集装箱船舶轨迹数据挖掘第38-48页
    4.1 轨迹数据预处理第38页
    4.2 轨迹数据挖掘方法设计第38-42页
        4.2.1 将轨迹数据转化为轨迹线段第38-40页
        4.2.2 定位航行状态改变点第40-41页
        4.2.3 计算航行与停留状态时长第41页
        4.2.4 轨迹数据挖掘第41-42页
    4.3 轨迹数据挖掘方法有效性检验第42-47页
        4.3.1 DBSCAN算法第42-44页
        4.3.2 检验环境搭建第44页
        4.3.3 基于DBSCAN算法的轨迹数据聚类第44-45页
        4.3.4 方法有效性检验第45-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 轨迹数据挖掘结果分析与可视化第48-70页
    5.1 基础数据展示第48-51页
        5.1.1 系统内集装箱船舶船籍港分布第48页
        5.1.2 系统内集装箱船舶航行速度第48-50页
        5.1.3 系统内集装箱船舶船运载能力分布第50页
        5.1.4 系统内集装箱船舶公司规模第50-51页
    5.2 按围栏名称分类第51-60页
        5.2.1 集装箱船舶在各港口停留数量第51-52页
        5.2.2 各港口不同船舶停留时间箱线图第52-53页
        5.2.3 集装箱船舶于各港口停留总时间及平均停留时间第53-54页
        5.2.4 集装箱船舶运行效率评价第54-55页
        5.2.5 集装箱船舶各港口作业效率评价第55-57页
        5.2.6 按围栏分类数据统计结果汇总第57-60页
    5.3 按船舶公司分类第60-66页
        5.3.1 系统内各集装箱船舶公司规模第60页
        5.3.2 系统内各集装箱船舶公司船舶长度比较第60-61页
        5.3.3 系统内各集装箱船舶公司船舶使用率第61-62页
        5.3.4 系统内各集装箱船舶公司船舶作业时间第62-63页
        5.3.5 系统内各集装箱船舶公司船舶运行效率第63-64页
        5.3.6 按公司分类数据统计结果汇总第64-66页
    5.4 系统内重庆民生轮船有限公司轨迹数据分析第66-67页
    5.5 本章小结第67-70页
第6章 结论与展望第70-74页
    6.1 研究结论第70-71页
        6.1.1 研究总结第70页
        6.1.2 研究发现及建议第70-71页
    6.2 研究展望第71-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-80页
在学期间发表的论文及学术成果第80页

论文共80页,点击 下载论文
上一篇:基于第一辆车辆到达的进口道延误计算方法分析
下一篇:基于V2X的道路交叉口车—车避撞预警算法研究