基于自动识别系统大数据的船舶施工轨迹识别与预测

针对疏浚监控管理工作很难全天覆盖所有船舶、无法做到实时监控的问题,分析某绞吸挖泥船的AIS(自动识别系统)高频数据,包括疏浚船舶动态的航行轨迹、速度、航向等数据。对船舶施工轨迹辨识和预测进行研究,提出利用DBSCAN聚类算法粗略识别出施工区域,利用LOF(局部异常因子)算法去除航行轨迹中非施工状态下的轨迹,并利用时间序列ARIMA模型对船舶施工轨迹进行预测。结果表明,DBSCAN聚类算法结合LOF算法进行施工轨迹辨识方法合理可行,ARIMA模型进行施工轨迹预测的方法具有精确度高、实时性、易实现的特点。