【摘 要】
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为解决船舶轨迹聚类算法效率不高，检测精度低，丢失轨迹局部特征等问题，将具有噪声的基于密度的空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise， DBSCAN）算法由传统的点聚类推广为线聚类，提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类（Density-Based Trajectory Cluste
【基金项目】
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国家自然科学基金（41861144014，41501490）；
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为解决船舶轨迹聚类算法效率不高，检测精度低，丢失轨迹局部特征等问题，将具有噪声的基于密度的空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise， DBSCAN）算法由传统的点聚类推广为线聚类，提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类（Density-Based Trajectory Clustering of Applications with Noise， DBTCAN）算法。该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量，可以对不同长度船舶轨迹进行聚类。针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题，提出一种参数自适应确定方法。以渤海海域的AIS数据为研究对象进行实验，实验结果表明，该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类，聚类结果与实际交通流情况一致。本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据。
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