【摘 要】
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船载AIS数据包含位置、时间和其他属性，属于典型的时空数据，对其开展时空聚类分析有助于挖掘海上交通特征。结合AIS数据的具体特征，提出时间切片化方法，有效约简AIS数据并处理报
【机 构】
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大连海事大学航海学院,舟山海事局船舶交通管理中心
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船载AIS数据包含位置、时间和其他属性，属于典型的时空数据，对其开展时空聚类分析有助于挖掘海上交通特征。结合AIS数据的具体特征，提出时间切片化方法，有效约简AIS数据并处理报告间隔不等的问题。在DBSCAN算法基础上综合考虑时间和空间要素，提出船载AIS数据时空聚类算法，并对实际数据开展分析。该方法能更好顾及船舶交通流的时空耦合特征，识别隐含的时空模式，为主管机关开展船舶交通管理、优化通航秩序、保障航行安全等提供一种新途径。
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