为消除由于环境、设备和传输等影响所导致的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据在时间和空间上的异常或错误,保证数据挖掘质量,提出一种基于距离分布的AIS粗数据处理算法。以2018年3月28日上海洋山港附近海域的...为消除由于环境、设备和传输等影响所导致的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据在时间和空间上的异常或错误,保证数据挖掘质量,提出一种基于距离分布的AIS粗数据处理算法。以2018年3月28日上海洋山港附近海域的AIS粗数据为例,标绘出船舶AIS轨迹图,验证算法的可行性和有效性。结果表明:该算法只需根据更新距离的均值和标准差,即可消除由于海上移动业务识别码(Maritime Mobile Service Identity,MMSI)误共用、AIS信息更新时间完整性与位置信息异常所引起的数据异常或错误,计算效率高、普适性强,可有效提高AIS轨迹的质量。展开更多
文摘为消除由于环境、设备和传输等影响所导致的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据在时间和空间上的异常或错误,保证数据挖掘质量,提出一种基于距离分布的AIS粗数据处理算法。以2018年3月28日上海洋山港附近海域的AIS粗数据为例,标绘出船舶AIS轨迹图,验证算法的可行性和有效性。结果表明:该算法只需根据更新距离的均值和标准差,即可消除由于海上移动业务识别码(Maritime Mobile Service Identity,MMSI)误共用、AIS信息更新时间完整性与位置信息异常所引起的数据异常或错误,计算效率高、普适性强,可有效提高AIS轨迹的质量。
