船舶營(yíng)運(yùn)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用思考

陳昌運(yùn)，李傳慶

（上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所航運(yùn)技術(shù)與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200135）

0 引 言

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、類型多、處理速度快、數(shù)據(jù)真實(shí)性強(qiáng)和價(jià)值密度低等特點(diǎn)[1]。

對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)涵的價(jià)值，應(yīng)用前景廣闊[2]。船舶行業(yè)是個(gè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，它與互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合相對(duì)滯后。但是船舶行業(yè)是一個(gè)全球性且規(guī)模龐大的行業(yè)，聯(lián)系著設(shè)計(jì)、制造和貨物運(yùn)輸，聯(lián)系著貿(mào)易市場(chǎng)和人們的生活，數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，蘊(yùn)涵著許多具有潛在價(jià)值的知識(shí)與信息，需要去挖掘，需要去發(fā)現(xiàn)。正因?yàn)槿绱?，大?shù)據(jù)在船舶行業(yè)的應(yīng)用也已經(jīng)啟動(dòng)。歐洲已經(jīng)發(fā)表了“MUNIN（Maritime Unmanned Navigation though Intelligence Network）”項(xiàng)目，旨在發(fā)展新一代控制系統(tǒng)與通信技術(shù)，顯示并控制在港和離港的船舶[3]，這無(wú)疑推動(dòng)了信息化船舶與信息化航運(yùn)的發(fā)展。2014年7月，日本船舶技術(shù)研究協(xié)會(huì)著手船舶“大數(shù)據(jù)路標(biāo)”工作，通過(guò)搜集多艘船舶的航行及其相關(guān)數(shù)據(jù)形成大數(shù)據(jù)，計(jì)劃為船舶的節(jié)能航行、船型開(kāi)發(fā)、裝備遠(yuǎn)程維護(hù)等項(xiàng)目所使用[4]。何山和馬云涌提出了未來(lái)航運(yùn)信息化的發(fā)展的趨勢(shì)[5～7]，論述了航運(yùn)業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的迫切需求，同時(shí)也為船舶行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了啟示。此外，在航運(yùn)業(yè)的低谷期，人們也在積極探索大數(shù)據(jù)時(shí)代給航運(yùn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展所帶來(lái)的積極影響[8]。隨著G6、2M、CKYH和O3四大航運(yùn)聯(lián)盟的形成，運(yùn)力將達(dá)到全球運(yùn)力的80%左右。無(wú)論是航線設(shè)置、港序版圖，還是網(wǎng)絡(luò)覆蓋、運(yùn)力調(diào)整、營(yíng)銷設(shè)計(jì)，都將催生航運(yùn)的大數(shù)據(jù)時(shí)代。

本文主要探索大數(shù)據(jù)分析與挖掘以及大數(shù)據(jù)在船舶行業(yè)的應(yīng)用。分別描述數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理、數(shù)據(jù)的分析與挖掘，并展望了部分應(yīng)用前景，如船舶能效指數(shù)EEDI驗(yàn)證，監(jiān)測(cè)、報(bào)告和驗(yàn)證（MRV）機(jī)制實(shí)施；風(fēng)浪對(duì)航速的影響研究；節(jié)能技術(shù)的節(jié)能效果評(píng)價(jià)；船舶進(jìn)塢清理污底最佳時(shí)機(jī)分析；船舶設(shè)備運(yùn)行管理等，對(duì)于促進(jìn)造船和航運(yùn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步具有重要的意義。

1 船舶營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)

通過(guò)收集船舶營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)信息及營(yíng)運(yùn)船舶性能監(jiān)測(cè)，將獲得大量與船舶營(yíng)運(yùn)管理、船舶航行環(huán)境、船舶航行性能及營(yíng)運(yùn)能耗有關(guān)的數(shù)據(jù)。目前信息技術(shù)和通信技術(shù)發(fā)展迅速，船舶儀器設(shè)備已逐步智能化，航行船舶的衛(wèi)星定位技術(shù)已經(jīng)比較成熟，使得營(yíng)運(yùn)船舶很多物理數(shù)據(jù)的測(cè)量已成為可能，通過(guò)對(duì)營(yíng)運(yùn)船舶長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，將逐步形成大數(shù)據(jù)的集合，奠定航運(yùn)業(yè)船岸信息一體化的基礎(chǔ)。

1.1 數(shù)據(jù)采集

最常見(jiàn)的實(shí)船數(shù)據(jù)采集是交船試航測(cè)試的數(shù)據(jù)采集，主要包括航速、航向、風(fēng)速、風(fēng)向、主機(jī)轉(zhuǎn)速和扭矩等，采用的設(shè)備主要是測(cè)試人員自帶的儀器。但這類數(shù)據(jù)是在特定環(huán)境條件下獲取的，采集的時(shí)間和數(shù)據(jù)量都有限，最全面的數(shù)據(jù)應(yīng)來(lái)自營(yíng)運(yùn)船舶的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。目前，營(yíng)運(yùn)船舶的航行數(shù)據(jù)主要是依據(jù)定時(shí)報(bào)送方式，通常每4h或6h由船上報(bào)送岸上，而且人工統(tǒng)計(jì)抄報(bào)的情況仍較為普遍。

實(shí)船營(yíng)運(yùn)監(jiān)測(cè)是未來(lái)獲取船舶營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)較為理想和比較科學(xué)的方法。通過(guò)營(yíng)運(yùn)監(jiān)測(cè)，可獲取的數(shù)據(jù)有船舶姿態(tài)，如航速、航向、吃水等；海況環(huán)境，如風(fēng)浪流、水深水溫等；船舶能耗，如主輔機(jī)工作參數(shù)，轉(zhuǎn)速與扭矩、舵角等；船舶駕駛、船舶位置、船舶運(yùn)動(dòng)等信息；船上各設(shè)備工作參數(shù)等。此外，還可以采集燃料加注信息、淡水存量與補(bǔ)給信息、進(jìn)出港動(dòng)態(tài)、貨物裝載、防臺(tái)等信息，構(gòu)成較為齊全的營(yíng)運(yùn)船舶數(shù)據(jù)的集合。

1.2 數(shù)據(jù)岸端傳輸

小批量數(shù)據(jù)的船舶通信，可以采用無(wú)線傳輸?shù)姆绞剑鐭o(wú)線電話通信、無(wú)線電傳電報(bào)通信、國(guó)際移動(dòng)衛(wèi)星通訊、衛(wèi)星手機(jī)通訊、電子郵件通訊、網(wǎng)際網(wǎng)路通訊等。目前營(yíng)運(yùn)船舶的信息管理普遍采用這種方式。近年來(lái)，人們還對(duì)近海船岸無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)進(jìn)行了一定的研究。

但是對(duì)于營(yíng)運(yùn)船舶長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的海量數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，上述方法還難以適應(yīng)這樣的需求，一是衛(wèi)星通信成本費(fèi)用太高，二是難以保證大量數(shù)據(jù)有效傳輸。在目前條件下推薦兩種簡(jiǎn)單實(shí)用的方法：一是進(jìn)行數(shù)據(jù)岸端有線傳輸。把數(shù)據(jù)看成貨物一樣，船舶靠岸或靠碼頭時(shí)將數(shù)據(jù)采用有線加密方式發(fā)送到指定的岸端網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)，該岸端網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)的所有者可以為該船舶所屬公司，也可以為合作的科研機(jī)構(gòu)；二是通過(guò)移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)，在船舶每個(gè)航次返回特定港口時(shí)，由指定船員交到岸上指定機(jī)構(gòu)。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于海上風(fēng)浪和船舶各種設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)難免會(huì)有不完整或失真的情況，例如某個(gè)時(shí)刻浪高未測(cè)出，船舶姿態(tài)測(cè)量值超出合理范圍等。對(duì)于船舶監(jiān)測(cè)中缺失和失真的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning或者Data Scrubbing）的目的是檢測(cè)數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)誤和不一致，剔除或者改正它們，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量[9]。王曰芬等，以及郭志懋，周傲英介紹了3個(gè)有代表性的數(shù)據(jù)清洗框框架：Trillium模型、Bohn模型、AJAX模型架[10,11]。對(duì)于營(yíng)運(yùn)船舶監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失，視缺失情況可采用不同的方法，如借鑒交通流量數(shù)據(jù)缺失值的插補(bǔ)方法[12]。若某時(shí)刻僅一兩個(gè)信號(hào)無(wú)數(shù)據(jù)，如僅有航速而浪高無(wú)數(shù)據(jù)，可采用數(shù)據(jù)趨勢(shì)進(jìn)行臨近插補(bǔ)或其他信號(hào)的相關(guān)性進(jìn)行填補(bǔ)；如果一段時(shí)間所有信號(hào)都沒(méi)有數(shù)據(jù)，為了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析而又不便舍去該時(shí)間段的值，那么采用基于前后時(shí)間段的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行隨機(jī)插補(bǔ)，并滿足各相關(guān)信號(hào)的一致與統(tǒng)一，例如油耗與船舶主機(jī)功率轉(zhuǎn)速有一定的相關(guān)性。對(duì)于船舶監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的失真要對(duì)其進(jìn)行修改，首先要進(jìn)行失真數(shù)據(jù)的判斷，可以根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特性進(jìn)行，例如船舶吃水通常是有一定區(qū)間和范圍的；也可以根據(jù)數(shù)據(jù)的量級(jí)以及數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷；還可以根據(jù)其他相關(guān)信號(hào)量的值進(jìn)行判斷，例如可以根據(jù)船舶運(yùn)動(dòng)來(lái)判斷波浪監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否失真。一旦判斷出失真，便可以采用一定的數(shù)值方法對(duì)失真的值進(jìn)行修補(bǔ)。

海上航行的船舶，信號(hào)會(huì)有各種各樣的干擾，會(huì)產(chǎn)生噪聲和震動(dòng)，所以對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的濾波也必不可少。濾波的方法有很多，常見(jiàn)的有卡爾曼濾波、高斯濾波、中值濾波、均值濾波等，對(duì)于船舶監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)而言，可以采用卡爾曼濾波。

進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，需要將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按照一定的形式導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)宜采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并注意數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化設(shè)計(jì)以及同步策略。

2 分析航運(yùn)數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用

航運(yùn)數(shù)據(jù)挖掘（data mining或Knowledge Discovery）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的，但也是具有潛在價(jià)值的知識(shí)和信息，其方法是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和拓展，可包含分類統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析、可視化描述、預(yù)測(cè)、再驗(yàn)證的迭代與逼近等過(guò)程。

1）分類統(tǒng)計(jì)：是將大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有目的分類、排序和統(tǒng)計(jì)，獲取期望得到的相關(guān)參數(shù)間的函數(shù)關(guān)系與信息，諸如浮態(tài)與油耗、載況與功率等；

2）關(guān)聯(lián)分析：兩個(gè)或兩個(gè)以上變量存在某種規(guī)律性，就稱之為關(guān)聯(lián)。這種關(guān)聯(lián)性對(duì)船舶營(yíng)運(yùn)過(guò)程中某些難以測(cè)量或收集數(shù)據(jù)的獲取、推算或驗(yàn)證提供了一種重要的途徑。例如：船舶航行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)吃水和波浪參數(shù)及船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù)相關(guān)聯(lián)；海況波浪參數(shù)和船舶失速以及船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù)相關(guān)聯(lián)等；

3）可視化描述：對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘獲得的結(jié)果，需要轉(zhuǎn)換成能被人們理解或接受的知識(shí)或信息。可視化描述可形成常規(guī)的曲線圖、表格、分布圖、等值圖、云圖等等；

4）再驗(yàn)證的迭代與逼近：船舶營(yíng)運(yùn)過(guò)程中通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲得的知識(shí)，往往還受到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精度、船舶運(yùn)行的狀態(tài)、船上各種設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)、海況環(huán)境等眾多因素的影響，隨機(jī)因素對(duì)于分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性的影響是存在的。需要通過(guò)后續(xù)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行再驗(yàn)證，通過(guò)多次迭代與分析，逐步逼近正確的結(jié)果。

通過(guò)收集和對(duì)營(yíng)運(yùn)船舶監(jiān)測(cè)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以及價(jià)值挖掘，可以獲得很多有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，如船舶的功率與航速、船舶能耗數(shù)據(jù)、風(fēng)浪對(duì)船舶航速的影響、各種節(jié)能措施的節(jié)能效果、污底對(duì)功率的影響、航線航區(qū)的海況資料和各類設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)，具有廣泛的用途。

2.1 功率與航速以及船舶能耗

對(duì)于船舶營(yíng)運(yùn)中收集或監(jiān)測(cè)得到的大量數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗后，可以分類提取出類似于交船試航測(cè)試的相應(yīng)數(shù)據(jù)。對(duì)于這些數(shù)據(jù)中可能存在的一些缺失或失真，可通過(guò)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析，從一種數(shù)據(jù)或幾種數(shù)據(jù)推算出缺失的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證與校正失真的數(shù)據(jù)，如從船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)推算、補(bǔ)充或驗(yàn)證波浪環(huán)境參數(shù)。再應(yīng)用ITTC或ISO的實(shí)船測(cè)試分析與換算方法，分析營(yíng)運(yùn)船舶的功率與航速指標(biāo)，換算得到相應(yīng)的船舶能效營(yíng)運(yùn)指數(shù)EEOI，為航運(yùn)能效管理服務(wù)，也可為未來(lái)的 MRV（Monitor，Report，Verification）機(jī)制實(shí)施提供支持[13]。

2.2 波浪對(duì)船舶航速的影響

波浪對(duì)船舶航速的影響可歸結(jié)到波浪對(duì)船舶功率(阻力)的影響。一旦獲得比較準(zhǔn)確的波浪中船舶消耗功率的增加，就能夠用于不同船型氣象因子（fw）的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)，為EEDI指標(biāo)的驗(yàn)證提供支持。

對(duì)于收集或監(jiān)測(cè)得到的大量數(shù)據(jù)，按照波浪參數(shù)和載況數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，可統(tǒng)計(jì)出浪高、波浪周期和不同載況所對(duì)應(yīng)的不同航速。當(dāng)浪高近似為零時(shí)，可以視為通常所說(shuō)的靜水情況，此時(shí)對(duì)應(yīng)的航速與功率可視為靜水中航速與功率，通過(guò)與不同等級(jí)波浪分類統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)比較，可以挖掘出波浪對(duì)船舶航速以及失速的影響。從長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的角度看，營(yíng)運(yùn)中的船舶會(huì)遭遇到各種等級(jí)的波浪，隨著數(shù)據(jù)積累的增多，數(shù)據(jù)的分類也將隨之越來(lái)越細(xì)，統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)也將越來(lái)越齊全，得到的結(jié)論也將越來(lái)越接近實(shí)際情況。

2.3 節(jié)能技術(shù)產(chǎn)生的節(jié)能效果評(píng)價(jià)

借助于船舶營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)長(zhǎng)期收集和監(jiān)測(cè)，通過(guò)分類提取節(jié)能裝置安裝前和安裝后的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)，借助于數(shù)據(jù)挖掘得到的相關(guān)數(shù)據(jù)之間的影響關(guān)系與修正方法，消除諸如波浪、吃水、浮態(tài)、水深、水流等因素的影響，就能獲得所用節(jié)能裝置的節(jié)能效果。

2.4 污底對(duì)船舶功率影響

應(yīng)用收集和監(jiān)測(cè)得到數(shù)據(jù)，提煉出與船舶營(yíng)運(yùn)功率有關(guān)的系列數(shù)據(jù)，按照時(shí)間序列進(jìn)行排序，消除其他因素對(duì)于船舶營(yíng)運(yùn)功率的影響，進(jìn)一步分析可得到船舶污底與營(yíng)運(yùn)時(shí)間及航線間的關(guān)系。結(jié)合塢修時(shí)清污成本的測(cè)算，可分析求得最低營(yíng)運(yùn)成本的塢修清污時(shí)間節(jié)點(diǎn)。對(duì)于船舶營(yíng)運(yùn)能效管理，營(yíng)運(yùn)成本的管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2.5 航線航區(qū)海況資料

營(yíng)運(yùn)船舶數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)包含了海況環(huán)境的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，如風(fēng)、浪、流、水深、水溫等。按照航線、航區(qū)、時(shí)間建立統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可建立航區(qū)、航線的海況資料。

這些海況資料，作為實(shí)時(shí)氣象信息的補(bǔ)充，可應(yīng)用于船型開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)研究、海事法規(guī)與管理研究、航線優(yōu)化和航速優(yōu)化研究等，是造船、航運(yùn)和海事管理的具有寶貴價(jià)值的資料。

2.6 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)

通過(guò)不間斷地營(yíng)運(yùn)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)收集，對(duì)船舶主要設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可判斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，結(jié)合設(shè)備的運(yùn)行特性，判別設(shè)備的故障前兆，確定必要的維護(hù)措施等。為設(shè)備日常維護(hù)、安全管理以及成本管理提供支持。

3 結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，給出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1) 營(yíng)運(yùn)船舶數(shù)據(jù)可以通過(guò)航運(yùn)信息管理平臺(tái)和船舶營(yíng)運(yùn)監(jiān)測(cè)兩種方式獲取。在衛(wèi)星通信費(fèi)用比較昂貴的情況下，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可以采用岸端數(shù)據(jù)傳輸和移動(dòng)介質(zhì)傳遞兩種方式；

2) 通過(guò)船舶營(yíng)運(yùn)大數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)非常有價(jià)值的船舶航行性能方面的知識(shí)和信息，在造船和航運(yùn)兩大行業(yè)具有廣闊的應(yīng)用前景，諸如通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得到的船舶在各種載況下功率與航速的關(guān)系，有助于完善船舶能效設(shè)計(jì)指數(shù)（EEDI）實(shí)船驗(yàn)證方法，為船舶能效監(jiān)測(cè)、報(bào)告和評(píng)價(jià)(MRV)機(jī)制實(shí)施提供支持；借助于挖掘得到的各種載況下波浪與失速的關(guān)系，進(jìn)行船舶在風(fēng)浪中氣象因子（fw）研究，為EEDI有效實(shí)施提供支持；評(píng)價(jià)節(jié)能附體的節(jié)能效果，推進(jìn)節(jié)能技術(shù)的有效應(yīng)用；進(jìn)行基于最低成本的進(jìn)塢清污的論證與實(shí)施等；

3) 借助于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與挖掘獲取的航線海況、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等信息，可以用于船舶營(yíng)運(yùn)航線和航速優(yōu)化、營(yíng)運(yùn)安全與成本管理、設(shè)備維護(hù)等，為船舶節(jié)能減排、航運(yùn)安全、船舶設(shè)備的管用養(yǎng)修提供有力的支持。

[1] Barwick H. The four Vs of Big Data [N/OL]. COMPUTERWORLD. (2011-08-05) [2014-08-20]. http://www.computerworld.com.au/article/396198/iiis_four_vs_data/

[2] Linco. 一文認(rèn)識(shí)并讀懂大數(shù)據(jù)[N/OL]. 36大數(shù)據(jù). (2013-10-31)[2014-08-20] .http://www.36dsj.com/archives/4203.

[3] MUNIN. Munin Brochure. http://www.unmanned-ship.org/munin/wp-content/uploads/2013/01/MUNIN-Brochure.pdf.

[4] 鋼聯(lián)資訊. 日本船舶著手“大數(shù)據(jù)路標(biāo)”工作[N/OL]. 物聯(lián)網(wǎng)世界. (2014-07-21) [2014-08-20]. http://www.iotworld.com.cn/html/News/201407/936a2ef158665dd7.shtml

[5] 何 山，馬云涌. 我國(guó)航運(yùn)業(yè)信息化發(fā)展趨勢(shì)及戰(zhàn)略選擇[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2010, 32(5):782-786.

[6] 蘇 敏. 大數(shù)據(jù)時(shí)代航運(yùn)業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展[N/OL]. 中國(guó)國(guó)際海運(yùn)網(wǎng). 2013-06-24 (2014-08-20)[2014-08-20]. http://gss2012.shippingchina.com/opening/detail/id/11.html

[7] 馬云涌. 航運(yùn)企業(yè)的船岸信息一體化IT架構(gòu)[N/OL]. 百度文庫(kù). http://wenku.baidu.com/link?url=MNttm5Xfl0IFkGPyoBW8T9FC9noZ6DfchTzlCx9I-Kp7olbamb_-LdQ-0NoN3ykja8u16U-954YVctT6YqS0HJ60M7rsA0qK mARlwMMgrIq.

[8] 陳少華. 船岸高速數(shù)據(jù)傳輸信道編碼與調(diào)制技術(shù)方案的實(shí)現(xiàn)[D]. 大連海事大學(xué)，碩士論文，2006.

[9] Rahm,E., Do,H.H. Data Cleaning: Problems and Current Approaches[J]. IEEE Data Engineering Bulletin , 2000,23(4): 3～13.

[10] 王曰芬，章成志等. 數(shù)據(jù)清洗研究綜述[J]. 現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)，2007, 12:50-56.

[11] 郭志懋，周傲英. 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)清洗研究綜述[J]. 軟件學(xué)報(bào)，2002, 13(11):2076-2082.

[12] 韓衛(wèi)國(guó)，王勁峰，胡建軍. 交通流量數(shù)據(jù)缺失值的插補(bǔ)方法[J]. 交通與計(jì)算，2005, 23(1):39-42.

[13] ISSC. 歐洲議會(huì)確定船舶二氧化碳 MRV規(guī)則使用范圍[N/OL]. 國(guó)際海員服務(wù)中心網(wǎng). (2014-04-18)[2014-08-20].http://www.issconline.com/article.php?id=34020