GNSS数据的智能聚类学习算法研究

摘要

cqvip:随着GNSS终端设备的普及与广泛应用,海量的、带丰富位置信息的数据所隐藏的地质与空间变迁信息正在支撑智慧城市的发展。论文以10组不同城市出租车GPS数据为研究对象,以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法3种智能算法为研究基础,以聚焦划分聚类算法为自动聚类的基本算法;提出了基于智能优化的GPS数据自动聚类学习算法,这些算法通过所构建的模糊系统和初始化种群技术,有效地克服了基于划分聚类算法的聚类数目不易确定、预设参数过多、敏感于初始种子点、难以将上一代优秀聚类结果保存到下一代、易陷入局部最优等长期以来存在的缺陷。