(总决赛)2020数字中国创新大赛_数字政府赛道_ liu123的队伍1

简介：
liu123的队伍1是由一群热衷于利用数字化技术改善公共服务和治理的专业人士组成的团队，他们在2020年数字中国创新大赛-数字政府赛道总决赛中展现了卓越的技术能力和创新思维。 在2020年的数字中国创新大赛的数字政府赛道上，Liu123的航空母舰队队伍参与了智慧海洋建设项目的竞赛，主要任务是对基于北斗与AIS系统的渔船轨迹数据进行深度挖掘。他们面临的主要挑战包括修复异常点和传感器读数，并通过数据清洗来提取具有价值的信息。 在处理这些挑战时： 1. **异常轨迹点修复**：由于海上环境的复杂性和设备可能出现的问题，参赛队伍采用坐标差分、多项式插值等预处理技术来识别并修正渔船轨迹中的噪声与离群点。这确保了最终数据集的准确度和完整性。 2. **数据清洗与ROI信息挖掘**：通过规则设定结合无监督学习方法，对大量渔船轨迹数据进行清理，并运用聚类分析（如DBSCAN）筛选出具有相似坐标特征的区域来挖掘出ROI（兴趣点）。这些地点可能对应渔场、港口等关键位置，对于海洋活动的理解和管理有重要意义。 3. **轨迹时序信息挖掘**：参赛队伍利用数据分析及机器学习模型深入探索渔船轨迹的时间序列特性。例如使用连续词袋(CBOW)模型将轨迹数据映射到网格上，并学习其向量表示以捕捉动态变化与模式。 4. **轨迹分类模型训练**：基于清洗后的数据，运用监督和半监督方法来区分不同的作业类型（如拖网、围网等），这有助于渔业资源的可持续管理。 5. **统计特性挖掘**：通过对轨迹进行细致分析，揭示了渔船运动的关键统计数据特征，例如速度分布及停留时间。这些信息对于理解船只行为模式以及优化海洋治理策略至关重要。 6. **POI数据库构建**：通过识别长时间内被多艘船只频繁访问的地点，建立了潜在的兴趣点（POI）数据库，这有助于确定重要的海洋活动区域。 这项比赛展示了如何结合先进的数据处理技术与海洋学知识来解决实际问题。它证明了异常检测、数据清洗、特征工程和机器学习等方法在从大量渔船轨迹中提取有价值信息方面的作用，并为政府决策及海洋资源管理提供了有力支持。此外，这还强调了跨学科合作和技术创新的重要性，在面对复杂挑战时显得尤为关键。