面向海上交通的物联网和气象大数据处理关键技术研究

With the development of mobile Internet, IOT, cloud computing and other technologies, the integration of marine traffic information will become the future trend. One of the most difficult problems is the efficient processing data generated by the IOT and meteorological. This proposal studies the key technologies in data processing model on the efficient processing data generated by the IOT and meteorological. That is in order to solve the issues such as low efficiency data processing of marine traffic. In modeling the quantitative methods of big data; we study key factor of big data processing; we study data flow of scheduling mode in big data, data storage and optimized scheduling strategy; we study efficient retrieval for big data based on cloud computing technology; we study data analysis model for big data on marine traffic. The research of this project will play a positive role in promoting the development of applications related to big data technology in marine traffic.

随着移动互联网、物联网、云计算等技术的发展，海上交通信息一体化将成为未来发展的趋势。其中最为核心的难点问题是物联网和气象系统产生的助航大数据的高效处理问题。本课题针对面向海上交通环境下物联网和气象大数据的高效数据处理模型关键技术问题，研究物联网和气象大数据高效处理的相关理论和方法，具体内容包括面向海上交通环境的物联网和气象信息大数据处理问题的关键因素量化方法；适合面向海上交通的由物联网和气象信息异构大数据的数据流存储调度模型，优化数据存储和调度策略；结合云计算技术对海上交通环境下由物联网和气象信息共同组成的大数据的高效检索；物联网和气象信息共同组成的大数据特点，研究适于海上交通的数据统计分析模型。本项目的研究对于海上交通领域中大数据技术相关应用的发展起到积极的推动作用。

随着移动互联网、物联网、云计算等技术的发展，海洋信息大数据的有效分析利用成为研究的热点。本项目针对面向海上交通的物联网和气象大数据处理关键技术开展了深入的研究工作。本项目在基于机器学习海洋温跃层关键因素量化分析，基于机器学习方法的海洋温跃层边界分布研究，海洋温度和盐度高分辨率模型的研究；电磁场反演并行方法研究，海洋数据并行化关联规则挖掘方法等几个方面取得了一些进展。本项目组在国内外的学术期刊和会议上发表5篇学术论文（其中SCI检索1篇，EI检索3篇），获得发明专利2项，获得实用新型专利1项，参与获得科研奖励1项，培养研究生3名。