發(fā)布時(shí)間：2016-10-21 07:01

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學(xué)》 2013年

移動(dòng)對(duì)象的時(shí)空軌跡聚類算法研究

何苗  

【摘要】：隨著科技的不斷進(jìn)步,人們對(duì)移動(dòng)對(duì)象的實(shí)時(shí)位置的獲取越來越便捷。這些移動(dòng)對(duì)象在一段時(shí)間內(nèi)的實(shí)時(shí)位置就構(gòu)成了該對(duì)象的一條時(shí)空軌跡。GPS技術(shù)的進(jìn)步和設(shè)備的不斷小型化使得定位設(shè)備的應(yīng)用越來越普遍。因此,在人們的各種生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的時(shí)空軌跡也越來越多,呈爆炸性趨勢(shì)。從這些海量的軌跡數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息非人力所能及。聚類算法作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要方法,越來越多的被研究人員應(yīng)用到時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的挖掘中。 本文研究了時(shí)空軌跡的相似性度量方法和聚類方法,在此基礎(chǔ)上提出了AMDLTP算法和DBSTC算法。 基于轉(zhuǎn)向角和最小描述長(zhǎng)度原理的軌跡劃分算法AMDLTP。算法先用轉(zhuǎn)向角得到一個(gè)軌跡劃分特征點(diǎn)的候選集,然后再用最小描述長(zhǎng)度的原理對(duì)候選集進(jìn)一步篩選得到劃分特征點(diǎn)。劃分特征點(diǎn)不僅能保留軌跡的原始特征而且為下一階段的軌跡聚類大大降低了計(jì)算復(fù)雜度。 基于密度的子軌跡聚類算法DBSTC。算法在度量子軌跡相似性時(shí)同時(shí)考慮空間相似性和時(shí)間相似性。二者在總體相似性中所占權(quán)重不一樣,通過調(diào)節(jié)權(quán)重可以適應(yīng)不同的應(yīng)用環(huán)境。算法通過計(jì)算核心子軌跡的密度連通集合來對(duì)子軌跡進(jìn)行聚類。 通過在颶風(fēng)數(shù)據(jù)集和航空數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),證明了本文所提的AMDLTP算法在保留軌跡原始特征的同時(shí)能大為降低軌跡點(diǎn)數(shù)量。DBSTC算法通過對(duì)AMDLTP算法得到的子軌跡進(jìn)行聚類,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法具有較好的聚類效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

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