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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明提供了一种海洋卫星AIS数据船舶航迹回溯方法，涉及智慧海洋技术领域，包括如下步骤：S1、根据规定的时间、经纬度信息获取目标区域的初始AIS数据；S2、形成标准AIS数据并存入数据库；S3、将标准AIS数据与轨迹点的数量阈值相对比以判断目标船舶是否有足量数据；S4、利用基于经验的自适应船舶航迹回溯模型聚类船舶航迹，得到待验证船舶航迹；S5、输出完成模型；S6、输入将待预测的点位输入至完成模型中对船舶航迹进行回溯，聚类出目标船舶航迹，将聚类出的目标船舶航迹合并，得到航迹回溯结果。本发明对海洋卫星AIS数据进行船舶航迹回溯能够兼具较高的精度和效率。

主权项：1.一种海洋卫星AIS数据船舶航迹回溯方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据规定的时间、经纬度信息获取目标区域的初始AIS数据；S2、将初始AIS数据进行预处理以去除冗余数据和错误信息，向初始AIS数据中补充船舶类型、吨位信息，形成标准AIS数据并存入数据库；S3、将标准AIS数据与轨迹点的数量阈值相对比以判断目标船舶是否有足量数据，若有足量数据则使用目标船舶的标准AIS数据作为目标数据，若数据量不足则使用同类型船舶的历史数据作为目标数据；S4、基于目标数据，利用随机森林模型构建并训练基于经验的自适应船舶航迹回溯模型，利用基于经验的自适应船舶航迹回溯模型聚类船舶航迹，得到待验证船舶航迹；S41、对目标数据进行核密度分析，得到核密度分析图，并将核密度分析图切分为10×10的样本块；样本块（x,y）位置的密度计算公式为： 其中，i=1，…，n是输入AIS点；为i点的population字段值，为一个可选参数；为点i和（x,y）之间的距离，radius为搜索半径；S42、选取核密度分析图中对应的邻域距离阈值超参数ε和邻域样本个数超参数MinPts形成历史数据，将所以历史数据形成数据集；将数据集按照7:3比例划分为训练集和测试集；S43、构建随机森林模型，设置随机参数，通过对测试集评分，得到准确率；S44、利用随机森林模型对待回溯的AIS数据预测，得到对应的超参数，即邻域距离阈值超参数ε和邻域样本个数超参数MinPts，即得到基于经验的自适应船舶航迹回溯模型；S45、用基于经验的自适应船舶航迹回溯模型扫描全部待回溯的AIS数据点位，如果某个点ε半径范围内的数目大于等于MinPts，则将其纳入核心点列表，并将其密度直达的点形成对应的临时聚类簇；S46、检查每个临时聚类簇是否为核心点，如果是则将该点对应的临时聚类簇和当前临时聚类簇合并，得到新的临时聚类簇；重复此操作直到当前临时聚类簇中的每一个点不在核心点列表，或其密度直达点都已在该临时聚类簇，则该临时聚类簇升级为聚类簇；继续对其余临时聚类簇进行相同的操作，直到全部临时聚类簇被处理；S47、将S46获得的全部聚类簇通过多项式拟合，得到待验证船舶航迹；S5、利用验证数据对待验证船舶航迹进行验证和评价，输出待验证精度，若待验证精度不满足规定精度，返回S4并重新训练模型；若待验证精度满足规定精度，将此时的基于经验的自适应船舶航迹回溯模型作为完成模型；S6、将待预测的点位输入至完成模型中对船舶航迹进行回溯，聚类出目标船舶航迹，将聚类出的目标船舶航迹合并，得到航迹回溯结果。

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