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摘要:
针对现有的船舶轨迹聚类算法特征权重参数设置困难、计算量大、聚类时间长的缺点,提出一种分层建模的船舶轨迹快速聚类算法.利用多种船舶状态数据分层建立不同轨迹相似度模型,实现对轨迹自上而下递归聚类.通过改进DP算法(douglas-peucke,DP)快速提取船舶轨迹特征点,实现聚类加速.选取舟山港虾峙门航道的历史A IS数据对算法进行验证和对比分析.结果表明:该算法能够快速有效分类复杂交通环境下船舶轨迹类别,并挖掘不同轨迹模式的层次关系.
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文献信息
篇名 分层建模的船舶轨迹快速聚类算法
来源期刊 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 学科
关键词 轨迹聚类 AIS数据 层次聚类 船舶行为
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 港口航道与物流工程
研究方向 页码范围 596-601
页数 6页 分类号 U675.7
字数 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2021.03.036
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研究主题发展历程
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轨迹聚类
AIS数据
层次聚类
船舶行为
研究起点
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期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
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