内河船舶缺失轨迹修复方法

• 作者: 何伟 刘兴龙 初秀民 李佳 谢朔
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水路运输 轨迹修复 最小二乘支持向量机 自动识别系统 Hausdorff距离 相似轨迹
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: U644.1
• 字数: 3624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201708038

摘要

为解决船舶自动识别系统常出现数据丢失妨害海事监管和交通流采集的问题,本文利用内河中船舶时空轨迹具有相似性的特点,提出基于相似轨迹回归的残缺轨迹修复方法.通过插值法对时间周期不规律的AIS数据进行同步,提出相似轨迹快速搜寻方法从数据库中搜寻出相似轨迹.采用改进Hausdorff距离评估和挑选丢失轨迹的最相似轨迹,并利用粒子群优化算法和相似轨迹优化最小二乘支持向量机修复模型,进而修复残缺轨迹数据.实验结果表明:对于长距离残缺轨迹,本文提出的轨迹修复方法比BP神经网络和样条插值法精度更高,平均误差小于30 m;在时效性方面,本方法次于插值法,但优于BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	初秀民	武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心	103	1130	17.0	28.0
3	何伟	闽江学院海洋学院	26	77	5.0	8.0
4	李佳	武汉理工大学能源与动力工程学院	18	46	4.0	6.0
8	刘兴龙	闽江学院物理与电子信息工程学院	4	5	1.0	2.0
9	谢朔	武汉理工大学能源与动力工程学院	10	59	6.0	7.0