大数据在航道交通流分析与预测中的应用.pdfVIP

InformationStandardization/信息标准化

大数据在航道交通流分析与预测中的应用

杨波

（南通市港航事业发展中心，江苏南通226006）

摘要：随着全球航运业的快速发展，航道交通流量逐年增加，航道拥堵与安全问题日益突出。有效的航道交

通流分析与预测对航运安全、航线优化及资源配置具有重要意义。大数据技术的引入为航道交通的研究提供

了强有力的支持。采集和分析船只位置、速度、历史航迹等海量数据，运用机器学习、数据挖掘和预测模型

等方法，可以实现对交通流动态的精准描述和趋势预测，进而优化航道资源分配，提升通航效率。文章主要

探讨大数据技术在航道交通流分析与预测中的具体应用，并展示其在安全保障和效率提升方面的潜力。

关键词：大数据；航道交通流；数据采集；数据分析

1大数据技术概述NoSQL数据库（如HBase）等，这些技术能够高效

1.1大数据的定义与特点地存储海量数据，并提供快速的读写能力。第三，数

大数据通常指的是无法用传统数据处理工具进据处理是大数据技术的关键，涵盖了数据清洗、预处

行高效存储、管理和分析的数据集合。它不仅指数据理、特征工程等内容。由于数据往往具有噪声和亢

量的庞大，更是指数据的多样性和复杂性。大数据有余信息，因此需要对数据进行过滤和标准化，使其更

几个关键特征，被称为“四V”：Volume（量）、加适合分析和建模。此阶段常用的技术有Spark、

Variety（种类）、Velocity（速度）和Veracity（真Hadoop等分布式计算平台，能够处理大规模数据集

实性）。量指的是数据的规模，可能达到PB级别甚并提高计算效率。第四，数据分析则是大数据应用的

至更大。种类指的是数据的多样化，涵盖结构化数据、核心，采用机器学习、深度学习、数据挖掘等方法，

半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频、对数据进行建模、预测和分类，揭示出潜在的模式与

传感器数据等。速度是指数据产生和更新的速度，随趋势。第五，数据可视化则将复杂的数据分析结果转

着实时监控和传感器技术的普及，数据更新的频率逐化为图形或图表，使决策者能够更直观地理解分析结

渐提高。真实性反映了数据的质量和准确性，这在大果，并作出相应的决策。总体而言，大数据技术依赖

数据环境下尤为重要，因为不精确的数据可能导致错于计算机科学、统计学和人工智能等多学科的融合，

误的分析结果。大数据技术的应用不仅仅限于存储和具有高度的跨学科特性。

处理数据，还包括对这些海量数据进行深度挖掘和智1.3航道交通流分析的需求

能分析，提取出有价值的信息。随着互联网、物联网随着全球航运业的不断发展，尤其是各国间海运

和智能设备的普及，航道交通领域也开始进入基于大贸易的快速增长，航道交通流的复杂性和动态性日益

数据技术进行决策和优化的新阶段。海量的航道数据增加。传统的航道管理方法和模型已无法满足日益增

为航道交通流的分析和预测提供了坚实的基础。长的分析需求。大数据技术的引人为航道交通流的分

1.2大数据技术的关键组成析与优化提供了新的可能。首先，实时数据监控与流

大数据技术的关键组成包括数据采集、存储、处量分析成为航道交通管理的一个核心需求。对航道上

理、分析和可视化等。第一，数据采集是大数据应用的船舶位置、航速、航向等信息进行实时监测和处理，

的起点，涵盖了从不同来源获取数据的技术。这些来可以动态评估航道的流量状况、发现航道瓶颈和拥堵

源包括船舶自动识别系统（AIS）、卫星遥感技术、区域。这种实时数据监控不仅有助于航道的科学调度，

海上监测传感器、航道监控设备等。高频、实时的监还能在一定程度