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基于行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法
基于行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法
摘要：船舶轨迹聚类是研究船舶行为模式和航行规律的重要问题。传统的聚类方法主要利用空间特征进行聚类，但无法捕捉到船舶的行为特征。本文提出了一种基于行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法，通过结合船舶轨迹数据和行为特征，对船舶进行聚类分析。实验证明，该方法可以有效地对船舶轨迹进行聚类，能够发现不同船舶的行为模式和航行规律，为海上交通管理和船舶安全提供了新的方法。
关键词：船舶轨迹聚类，行为特征，相似度，航行规律，海上交通管理
引言
随着船舶交通日益繁忙，海上交通管理和船舶安全成为国际社会关注的重要问题。船舶轨迹聚类是研究船舶行为模式和航行规律的重要方法，对于了解船舶运行情况、预测交通流量、设计航线规划等具有重要意义。传统的聚类方法主要利用空间特征进行聚类，但无法充分考虑到船舶的行为特征。因此，本文提出了一种基于船舶行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法，通过结合船舶轨迹数据和行为特征，对船舶进行聚类分析。
方法
本文的船舶轨迹聚类方法主要分为以下几个步骤：
1.数据预处理：首先，收集船舶轨迹数据，包括船舶的经纬度坐标、航速、航向等信息。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、轨迹对齐等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2.行为特征提取：根据船舶轨迹数据，提取出船舶的行为特征。行为特征包括航速、航向、停留时间、船舶类型等信息。其中，航速和航向可以反映船舶的运动状态，停留时间可以反映船舶的活动模式，船舶类型可以反映船舶的功能属性。
3.相似度计算：根据行为特征，计算船舶之间的相似度。可以使用欧氏距离、余弦相似度等指标来计算相似度。相似度高的船舶被认为具有相似的行为特征，应该被分为同一类别。
4.聚类分析：根据相似度计算结果，对船舶进行聚类。可以使用层次聚类、K-means聚类等方法。聚类结果可以用于发现不同船舶的行为模式和航行规律，并提供给海上交通管理部门进行决策参考。
实验与结果
为了验证本文方法的有效性，我们收集了一批实际船舶轨迹数据进行实验。在数据预处理阶段，我们对数据进行了清洗和对齐，以确保数据的准确性。然后，提取了船舶的行为特征，包括航速、航向、停留时间和船舶类型。接下来，计算了船舶之间的相似度，并进行聚类分析。
实验结果显示，使用本文提出的行为特征相似度的聚类方法，能够有效地对船舶轨迹进行聚类。通过观察聚类结果，我们可以发现不同船舶的行为模式和航行规律。例如，某一类别的船舶可能具有较高的航速和航向，停留时间较短，属于货运船舶；而另一类别的船舶可能具有较低的航速和较长的停留时间，属于渔船。这些结果对于海上交通管理和船舶安全具有重要意义。
结论
本文提出了基于行为特征相似度的船舶轨迹聚类方法，并在实际数据上进行了验证。实验结果表明，该方法能够有效地对船舶轨迹进行聚类，发现不同船舶的行为模式和航行规律。该方法为海上交通管理和船舶安全提供了新的方法和思路。未来的研究可以进一步探索不同行为特征的权重，提高聚类的准确性和效率。
参考文献：
[1]H.Deng,J.Hu,H.Shen,etal.DiscoveringSpatiotemporalCo-occurrencePatternsofMaritimeTrafficUsingDensity-BasedClustering.Proceedingsofthe2019IEEEInternationalConferenceonBigData,2019,2606-2614.
[2]M.Shao,S.Tong,L.Li,etal.AReal-TimeDensity-BasedDBSCANAlgorithmforShipTrajectoryClustering.InformationSciences,2021,552–553:709-729.
[3]C.Armetta,J.Ren,D.Vieira,etal.Analysisofvesseldynamicsandfisherymanagementzonesthroughclusteringship’strajectories.Ocean&CoastalManagement,2021,204:105582.
[4]F.Lv,N.Xiong,W.Zhang,etal.TrackingShipBehaviorBasedonSymbolicPatternRecognition.InformationSciences,2021,559:195-207.