一种顾及时间特征的船舶轨迹DBSCAN聚类算法

摘要

随着世界海洋经济的快速增长和各国海洋贸易的持续发展,船舶A IS系统被世界各国广泛采用,由此产生海量的船舶轨迹数据.如何对这些多维、动态的数据进行挖掘和利用,成为当前时空数据挖掘领域的研究热点之一.文中在经典DBSCAN空间聚类算法的基础上,对船舶轨迹数据进行清洗、压缩等预处理,并将其划分为特征点相连的子轨迹段,然后引入时间距离度量方法,实现对船舶轨迹的时空聚类.最后基于东海某海域(113°45′37″E～130°23′43″E,17°47′29″N～38°52′59″N)近一个月的船舶轨迹数据进行实验,结果表明相比经典DBSCAN算法,文中算法能够在兼顾时间信息的基础上,对船舶轨迹数据进行有效的时空聚类,为后续研究预测船舶的行为模式奠定基础.