基于卡尔曼滤波和K-means++算法的内河航标漂移特性研究

摘要

为实现内河航标科学合理布设、降低漂移误报警,文中基于卡尔曼滤波算法,实现了历史航标漂移数据的预处理;结合K-means++算法,获取航标漂移聚类中心,对比分析了卡尔曼滤波前后的聚类中心变化;采用相关性分析方法建立内河航标漂移-水位二次拟合模型.航标漂移拟合模型的均方根误差小于0.5m,模型可较好地反映长江中游武汉河段水位对航标漂移的影响.