【摘 要】
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提出基于KNN(K-Nearest Neighbor)的船舶轨迹分类算法:对轨迹间平均距离、航速距离及航向距离进行融合,构成船舶轨迹间综合距离;通过船舶轨迹初步聚类,得到KNN分类样本轨迹;
【机 构】
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武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心; 武汉理工大学能源与动力工程学院; 武汉理工大学物流工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51479155);国家重点研发计划项目(2016YFC0402006)
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提出基于KNN(K-Nearest Neighbor)的船舶轨迹分类算法:对轨迹间平均距离、航速距离及航向距离进行融合,构成船舶轨迹间综合距离;通过船舶轨迹初步聚类,得到KNN分类样本轨迹;将综合距离作为KNN分类中轨迹间的距离,最终实现船舶轨迹分类.以长江航道武汉段2017年5月的船舶AIS数据为基础,开展基于轨迹间平均距离、豪斯托夫(Hausdorff)距离以及综合距离的船舶轨迹分类验证.结果表明:轨迹点较多时,轨迹间平均距离较Hausdorff距离具有更好的适用性,且基于KNN的分类方法具有较好的实验结果,可有效应用于实际船舶轨迹分类中.
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