为更好地从船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在水上交通情景中的参数选取问题,提...为更好地从船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在水上交通情景中的参数选取问题,提出一种基于DBSCAN的船舶轨迹自适应层次聚类方法。通过分析DBSCAN算法的特性,根据数据集内在分布规律及拟聚类效果的变化规律来确定参数;结合统计学理论进行层次聚类,来适应密度分布不均的船舶轨迹数据。以琼州海峡船舶轨迹数据为例,运用VC软件和MATLAB软件进行验证。验证结果表明:该方法能够在大量复杂的船舶轨迹中发现具有相似性的轨迹群,且结果与实际交通流相符,可为航道建设及海事监管等提供辅助决策。展开更多
文摘为更好地从船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在水上交通情景中的参数选取问题,提出一种基于DBSCAN的船舶轨迹自适应层次聚类方法。通过分析DBSCAN算法的特性,根据数据集内在分布规律及拟聚类效果的变化规律来确定参数;结合统计学理论进行层次聚类,来适应密度分布不均的船舶轨迹数据。以琼州海峡船舶轨迹数据为例,运用VC软件和MATLAB软件进行验证。验证结果表明:该方法能够在大量复杂的船舶轨迹中发现具有相似性的轨迹群,且结果与实际交通流相符,可为航道建设及海事监管等提供辅助决策。
