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基于Douglas-Peucker和Quick Bundles算法的水上交通模式识别
被引量：
4
1
作者
陈信强
徐祥龙
+3 位作者
彭静
孙洋
王梓创
阎莹
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第3期1-6,共6页
针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误...
针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误差等指标选择合理的压缩阈值实现大规模船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据的压缩。在此基础上,提出一种基于最小直接翻转距离的聚类指标,利用QB算法实现船舶航迹的有效聚类。实验结果表明,提出的方法既可以简化航迹聚类过程,也可准确高效地实现航迹聚类,为水上交通精细化管理与决策提供数据支撑。
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关键词
船舶航迹聚类
船舶自动识别系统(AIS)
DOUGLAS-PEUCKER算法
quick
bundles
算法
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职称材料
基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析
被引量：
3
2
作者
杨曼
陈爱伟
陈玉飞
《交通与运输》
2021年第6期73-77,共5页
为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究。以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,...
为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究。以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据。
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关键词
大数据
超限超载车辆
源头治超
quick
bundles
(
qb
)算法
数据挖掘分析
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职称材料
题名
基于Douglas-Peucker和Quick Bundles算法的水上交通模式识别
被引量：
4
1
作者
陈信强
徐祥龙
彭静
孙洋
王梓创
阎莹
机构
上海海事大学物流科学与工程学院
上海海事大学商船学院
长安大学运输工程学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第3期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(52102397,52071200)
国家重点研发计划(2019YFB1600605)
中国博士后科学基金(2021M700790,2022M712027)。
文摘
针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误差等指标选择合理的压缩阈值实现大规模船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据的压缩。在此基础上,提出一种基于最小直接翻转距离的聚类指标,利用QB算法实现船舶航迹的有效聚类。实验结果表明,提出的方法既可以简化航迹聚类过程,也可准确高效地实现航迹聚类,为水上交通精细化管理与决策提供数据支撑。
关键词
船舶航迹聚类
船舶自动识别系统(AIS)
DOUGLAS-PEUCKER算法
quick
bundles
算法
Keywords
ship trajectory clustering
automatic identification system(AIS)
Douglas-Peucker
algorithm
quick
bundles
algorithm
分类号
U697.3 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析
被引量：
3
2
作者
杨曼
陈爱伟
陈玉飞
机构
华设设计集团股份有限公司
出处
《交通与运输》
2021年第6期73-77,共5页
基金
江苏省交通运输科技项目(2020Y16基于大数据的违法超限超载运输治理技术应用)。
文摘
为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究。以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据。
关键词
大数据
超限超载车辆
源头治超
quick
bundles
(
qb
)算法
数据挖掘分析
Keywords
Big data
Overrun and overloaded vehicles
Source overload control
quick
bundles
(
qb
)
algorithm
Data mning analysis
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Douglas-Peucker和Quick Bundles算法的水上交通模式识别
陈信强
徐祥龙
彭静
孙洋
王梓创
阎莹
《上海海事大学学报》
北大核心
2022
4
在线阅读
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职称材料
2
基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析
杨曼
陈爱伟
陈玉飞
《交通与运输》
2021
3
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职称材料
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