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| 編輯推薦： |
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本书详细系统地介绍了地理空间分析框架下船舶轨迹的基础处理、存储管理、特征建模、时空统计、模式挖掘等方法和技术及其在水上交通安全与环境方面的典型应用，包括交通态势评估、交通模式挖掘、船舶行为识别、船舶领域建模、气象航线推荐、船舶污染表征等内容。
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| 內容簡介： |
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本书以自动识别系统记录的船舶轨迹为研究对象，根据船舶水上活动特点，综合交通运输工程和地理信息科学等多学科理论与方法，系统且详细地介绍船舶轨迹基础处理方法与典型分析应用，主要包括船舶轨迹数据基础处理方法、船舶轨迹数据存储管理方法、水上交通安全态势评估方法、水上交通活动模式挖掘方法、船舶时空行为识别发现方法、船舶领域统计建模分析方法、船舶尾气排放动态表征方法、船舶气象航线优化推荐方法等。 本书内容丰富、新颖，理论与实践相结合，具有较强的实用性与指导性，可作为高等院校交通运输工程学科、海事管理学科的本科生或研究生专业教材，也可作为相关行业管理人员继续教育与技能培训的教材，还可作为交通运输工程领域学者、研究人员、工程技术人员以及海事管理人员等从事相关工作人员的参考书。
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| 關於作者： |
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黄亮，博士生导师。主要从事海事大数据、时空行为分析、智能航行态势感知等方面的研究。主持/参与国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金、海南科技计划自然科学联合基金、中国博士后科学基金等10余项，主持横向课题8项。发表学术论文60余篇，参编著指定教材1本，获得授权发明专利3项、软件著作权授权8项，科研成果荣获湖北省科技进步奖二等奖1项（2019）、中国航海学会科学技术奖一等奖1项（2019）、二等奖3项（2016，2018，2020）。
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| 目錄：
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第1章 船舶轨迹数据基础处理方法/11.1 船舶轨迹噪声处理/21.2 船舶轨迹插值处理/51.2.1 数值模型插值方法/51.2.2 运动方程插值方法/71.2.3 航行经验插值方法/81.3 本章小结/19第2章 船舶轨迹数据存储管理方法/202.1 概述/202.2 常见船舶轨迹数据存储方法/212.2.1 结构化数据库存储/212.2.2 非结构化数据库存储/242.3 船舶轨迹数据的ClickHouse存储方法/272.3.1 ClickHouse轨迹数据存储模型/282.3.2 ClickHouse轨迹数据多级索引/282.3.3 ClickHouse轨迹数据查询/312.3.4 ClickHouse轨迹存储性能分析/352.4 本章小结/39第3章 水上交通安全态势评估方法/403.1 概述/403.2 水上交通宏观态势评估方法/413.2.1 水上交通宏观态势评估指标/413.2.2 水上交通宏观态势评估模型/433.2.3 水上交通宏观态势可视化/443.3 水上交通微观态势评估方法/463.3.1 水上交通微观态势评估指标/463.3.2 水上交通微观态势评估模型/533.3.3 水上交通微观态势评估实例/553.4 本章小结/59第4章 水上交通活动模式挖掘方法/604.1 概述/604.2 基于轨迹时空聚类的船舶活动模式分析/614.2.1 船舶轨迹的运动状态相似性/614.2.2 船舶轨迹的时空密度聚类/624.2.3 船舶轨迹的活动模式分析/654.2.4 船舶轨迹的异常模式检测/724.3 基于轨迹主题建模的船舶活动模式分析/804.3.1 船舶轨迹的语义信息增强/824.3.2 船舶轨迹的主题概率建模/874.3.3 船舶轨迹的主题模式分析/904.4 基于伴随模式挖掘的船舶活动模式分析/964.4.1 船舶轨迹多级分段处理/964.4.2轨迹时空相似性度量/1004.4.3 船舶时空伴随模式挖掘/1014.5 本章小结/104第5章 船舶时空行为知识发现方法/1055.1 概述/1055.2 船舶停留行为识别与分类方法/1065.2.1 多特征约束的船舶停留行为识别/1085.2.2 船舶停留行为的K邻近分类模型/1125.2.3 船舶停留行为识别与分类案例/1145.3 船舶徘徊行为识别与分类方法/1195.3.1 船舶徘徊行为时空特征建模/1205.3.2 船舶徘徊行为多尺度检测模型/1235.3.3 船舶徘徊轨迹形态分类模型/1265.3.4 船舶徘徊行为识别与形态分类案例/1305.4 船舶停留行为知识发现/1385.4.1 船舶异常停留知识发现/1385.4.2 船舶徘徊行为知识发现/1435.5 本章小结/148第6章 船舶领域统计建模分析方法/1506.1 概述/1506.2 内河船舶领域的网格统计模型/1526.2.1 船舶领域建模相关概念/1526.2.2 船舶领域网格统计方法/1536.3 内河船舶领域与影响因素关系分析/1566.3.1 基于船舶尺寸分类的船舶领域统计分析/1566.3.2 基于船舶速度分类的船舶领域统计分析/1926.4 内河典型水域船舶领域统计分析/2216.4.1 桥区水域船舶领域统计建模/2226.4.2 桥区水域船舶领域特征分析/2296.5 本章小结/239第7章 船舶尾气排放动态表征方法/2407.1 概述/2407.2 海上环境因素影响下的船舶尾气排放计算模型/2427.2.1 风、浪、流影响下的船舶航速修正模型/2427.2.2 基于航速修正的船舶尾气排放计算模型/2477.2.3 船舶尾气排放计算模型的有效性验证/2497.3 实时轨迹驱动的船舶尾气排放动态表征方法/2537.3.1 实时AIS数据流的在线预处理/2547.3.2 船舶尾气排放动态计算模型/2567.3.3 区域船舶尾气排放统计分析/2617.4 船舶尾气排放时空分析与可视化方法/2627.4.1 船舶尾气排放数据时空分析框架/2637.4.2 船舶尾气排放数据的可视化表达/2657.4.3 典型水域船舶尾气排放动态表征/2707.5 本章小结/277第8章 船舶气象航线优化推荐方法/2798.1 概述/2798.2 基于历*次信息的典型轨迹获取/2808.2.1 航次轨迹建模/2828.2.2 航次轨迹分类/2858.2.3 典型轨迹获取/2898.3 基于典型轨迹的气象航线推荐/2918.3.1 气象航线的成本函数/2938.3.2 气象航线的推荐方法/2958.4 气象航线优化推荐案例分析/2988.4.1 航次轨迹分类结果/2988.4.2 典型轨迹获取结果/3018.4.3 气象航线推荐结果分析/3058.5 本章小结/311参考文献/312
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| 內容試閱：
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轨迹数据记录了船舶与通航环境及其他水上交通对象之间相互作用、相互影响的结果，能够准确反映船舶动态航行特征，蕴含丰富的海上交通知识。通过对大规模船舶轨迹数据进行分析和挖掘，能够识别船舶时空活动的行为意图，掌握水上交通运行规律和典型模式，评估和预测水上交通安全风险及变化趋势，表征水上交通大气污染物排放规模及特征，有助于水上交通管理人员准确把握管辖水域的交通安全态势及其变化情况，实现对船舶交通管理的智能监测与预警，掌握管辖水域的船舶大气污染物排放情况，从而提高海事安全监管效率，制定科学、合理的安全监管和节能减排措施。 船舶轨迹大数据的深度挖掘与应用是水上交通安全、高效、绿色发展的重要研究热点之一，本书阐述了从地理信息科学视角进行船舶轨迹分析挖掘和场景应用的思考和经验，是利用轨迹大数据挖掘水上交通对象活动知识的初步探索。本书内容是武汉理工大学水上交通安全与仿真团队（Nautical Safety and Simulation Group， NSSG）在船舶轨迹大数据分析挖掘方面的研究成果，系统介绍了船舶轨迹数据的基础处理方法、存储管理方法、特征建模方法、时空统计方法、模式挖掘方法等，通过典型案例说明了船舶轨迹数据在交通态势评估、交通模式挖掘、交通行为识别、船舶领域分析、气象航线推荐、船舶污染表征等方面的应用价值。 本书可作为高等院校交通运输工程学科、海事管理学科的本科生或研究生的专业教材，也可作为相关行业管理人员继续教育与技能培训的教材，还可作为交通运输工程领域学者、研究人员、工程技术人员以及海事管理人员等从事相关工作人员的参考书。 本书内容是黄亮副研究员、文元桥教授及其团队师生在船舶轨迹大数据挖掘方面的共同研究成果，并得到武汉理工大学智能交通系统研究中心、航运学院、交通与物流工程学院等单位师生的大力支持。 本书由黄亮制定书稿内容框架，组织全书编写，编写分工如下：第1章由黄亮、刘益编写，第2章由黄亮、闻宇编写，第3章由黄亚敏、王玉宾编写，第4章由黄亮、周春辉编写，第5章由黄亮、张治豪编写，第6章由文元桥、郑海涛编写，第7章由周春辉、黄亮编写，第8章由文元桥、彭斯杨编写。 本书在编写过程中得到了中国工程院严新平院士的指导，以及武汉大学朱欣焰教授、呙维副教授对相关研究工作的大力支持，在此一并表示感谢。最后，感谢国家自然科学基金项目“水上交通态势的多尺度表达与演化机理研究”（编号：52072287）、“基于轨迹意图概率建模的船舶行为模式识别研究”（编号：41801375）以及浙江省重点研发项目“船岸协同环境下内河集装箱船舶增强驾驶关键技术研究及示范应用”（编号：2021C01010）的资助。 随着水路交通智能化水平的不断提高，水上交通安全和环境的智能管控能力和方法将不断提升，本书探索了轨迹数据驱动的水上交通智能管控方法，希望能够起到抛砖引玉的作用，为丰富和发展水上交通运输工程理论和技术体系做出贡献。
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