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基于改进K-Medoids的组合聚类算法及异常值检测研究
被引量：
13
1
作者
贺玉海
周庆琨
+1 位作者
程埮晟
王勤鹏
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期403-410,共8页
采用聚类算法和异常值检测算法进行车辆轨迹信息的提取与挖掘,在交通控制与管理、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐,以及自动驾驶决策规划等应用中具有重要意义.针对现有聚类算法和异常值检测算法参数难以控制、算法存...
采用聚类算法和异常值检测算法进行车辆轨迹信息的提取与挖掘,在交通控制与管理、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐,以及自动驾驶决策规划等应用中具有重要意义.针对现有聚类算法和异常值检测算法参数难以控制、算法存在随机性的不足,提出基于K-Medoids与DBSCAN组合的聚类算法.通过对模拟十字交叉路口数据集的训练,得到一个交叉路口最佳聚类模型,并用真实轨迹数据集验证、优化该模型.然后,将交叉路口区域内一段时间内的轨迹聚类数据流进行可视化再现,取得了异常轨迹少、聚类速度快的聚类效果,同时比较选择出算法各个参数的最优值.最后,通过参数传递使DBSCAN算法能够更精确地识别出异常轨迹,为交通治理与自动驾驶决策提供指导.
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关键词
车辆轨迹
聚类分析
异常值检测
相似性度量
DBSCAN算法
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职称材料
题名
基于改进K-Medoids的组合聚类算法及异常值检测研究
被引量：
13
1
作者
贺玉海
周庆琨
程埮晟
王勤鹏
机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室
武汉理工大学船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室电控分实验室
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期403-410,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51009112).
文摘
采用聚类算法和异常值检测算法进行车辆轨迹信息的提取与挖掘,在交通控制与管理、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐,以及自动驾驶决策规划等应用中具有重要意义.针对现有聚类算法和异常值检测算法参数难以控制、算法存在随机性的不足,提出基于K-Medoids与DBSCAN组合的聚类算法.通过对模拟十字交叉路口数据集的训练,得到一个交叉路口最佳聚类模型,并用真实轨迹数据集验证、优化该模型.然后,将交叉路口区域内一段时间内的轨迹聚类数据流进行可视化再现,取得了异常轨迹少、聚类速度快的聚类效果,同时比较选择出算法各个参数的最优值.最后,通过参数传递使DBSCAN算法能够更精确地识别出异常轨迹,为交通治理与自动驾驶决策提供指导.
关键词
车辆轨迹
聚类分析
异常值检测
相似性度量
DBSCAN算法
Keywords
vehicle trajectory
cluster analysis
anomaly detection
similarity measure
DBSCAN algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进K-Medoids的组合聚类算法及异常值检测研究
贺玉海
周庆琨
程埮晟
王勤鹏
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
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