张雪燕

摘 要： 基于RFID技术的船舶交通流统计系统进行特征趋势统计时未采用大数据技术，提取的特征数据不精确，增加特征统计的难度，导致船舶交通流特征统计效率较低。因此设计基于大数据的船舶交通流特征趋势统计系统，通过用户管理模块进入系统，采用Excel格式对数据实施输入与输出操作，通过海事子模块、港口子模块以及船舶子模块实现宏观特征分布统计与微观特征条件查询；软件部分通过数据处理、数据拟合以及拟合优化检验获取最优拟合函数，分析船舶交通流的特征趋势。实验结果表明，所设计系统能够准确统计船舶交通流特征趋势，具有效率高的优势。

关键词： 大数据； 海事子模块； 港口子模块； 拟合函数； 特征趋势； 统计系统

中图分类号： TN973.1?34； TP274.2 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）22?0166?04

Abstract： The big data technology is not adopted for feature tendency statistics in the RFID technology based ship traffic flow statistical system， as a result， the extracted feature data is inaccurate， and the feature statistic difficulty is increased， which leads to the low statistical efficiency of ship traffic flow features. Therefore， a ship traffic flow feature tendency statistical system based on big data is designed. After entering the system from the user management module， input and output operations of data are implemented in the Excel format. The maritime sub?module， port sub?module and ship sub?module are used to obtain distribution statistics of macro features and realize condition query of micro features. In the software part， the optimal fitting function is obtained by means of data processing， data fitting and fitting optimization detection， so as to analyze the feature tendency of ship traffic flow. The experimental results show that the designed system can obtain accurate ship traffic flow feature tendency statistics， and has the advantage of high efficiency.

Keywords： big data； maritime sub?module； port sub?module； fitting function； feature tendency； statistical system

0 引 言

伴随海上交通运输业兴起，海上船舶交通流规模迅速扩大，各种特征趋势繁琐复杂，严重威胁航道安全、降低海上运输效率，因此确保海上船舶交通流安全、有序调度十分关键[1]。传统基于RFID技术的船舶交通流统计系统进行特征趋势统计时未采用大数据技术，提取的特征数据不精确，增加特征统计的难度，导致船舶交通流特征统计效率较低。现有研究表明，大数据技术被广泛应用在船舶交通流特征趋势研究方面，可以从海量数据信息中获取有效的特征分析数据[2]。从该角度出发，本文设计基于大数据的船舶交通流特征趋势统计系统，弥补传统系统统计性能差的缺陷，实现海上交通航道安全、有序运行。……