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基于改进DBSCAN算法的受限航道船舶会遇规律挖掘研究
张新宇, 姚沅辛, 齐壮, 黄力, 杨琼
2023, 42(6):
84-92.
DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2023.06.12
受限航道船舶会遇态势复杂多变,为了识别潜在航行风险,提出一种基于SO-DBSCAN(self-optimal DBSCAN)算法的受限航道船舶会遇规律挖掘方法。首先,构建了基于船速比修正的受限航道动态船舶领域模型,考虑受限航道船舶安全间距以及航速对交通流的影响,引入船速比修正因子改进藤井模型;其次,提出一种基于动态舷角的会遇态势划分方法,结合国际海上避碰规则相关条款要求,采用船舶间动态舷角关系及航行速度作为引导划分出14种会遇态势;最后,引入Silhouette Coefficient和Calinski-Harabasz评估指标,并以加权和最大为目标函数自主求解最优的聚类策略,通过采集天津港受限航道的AIS数据进行实例验证,挖掘会遇时空规律并识别会遇热点。研究表明:该水域内船舶在15:00—17:00时间段内会遇较为频繁,会遇关键区域主要集中在42#~48#灯浮和22#~32#灯浮附近,结果符合航海实际;基于SO-DBSCAN算法的受限航道船舶会遇规律挖掘方法不仅能够解决传统基于密度聚类算法调参复杂的问题,还能够有效识别会遇高风险区域。
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