【摘 要】
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为解决船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)常出现数据丢失妨害海事监管和交通流采集的问题。本文利用内河中船舶时空轨迹具有相似性的特点,提出基于相似
【机 构】
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武汉理工大学能源与动力工程学院,武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心,闽江学院物理与电子信息工程学院,闽江学院海洋学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51479155),福建省自然科学基金(2018J01506),福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JK2017038,JAT170439),福州市科技计划项目(2015-S-118,2018-G-92,2018-S-113).
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为解决船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)常出现数据丢失妨害海事监管和交通流采集的问题。本文利用内河中船舶时空轨迹具有相似性的特点,提出基于相似轨迹回归的残缺轨迹修复方法。首先,利用插值法对时间周期不规律的AIS数据进行同步;然后,提出相似轨迹快速搜寻方法从数据库中搜寻出相似轨迹,利用改进Hausdorff距离评估和挑选丢失轨迹的最相似轨迹;最后,利用PSO算法和相似轨迹优化LS-SVM修复模型,进而修复残缺轨迹数据。实验结果表明:对于长距离残缺轨迹,本文提出的轨迹修复方法相比BP神经网络和样条插值法精度更高,平均误差小于30 m;在时效性方面,本方法次于插值法,但优于BP神经网络。
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