基于特征选择和超参数优化的船舶轨迹分类方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选择和超参数优化的船舶轨迹分类方法。针对船舶轨迹分类问题中原始数据不平衡的问题，首先对船舶自动识别系统的多条轨迹数据进行数据清洗和预处理，再把所有轨迹用matplotlib绘制出来，删除不可用的轨迹，然后对特征进行计算得到附加特征，并对速度、航向、轨迹坐标进行降维处理，并通过随机森林(Random Forest，RF)对降维处理后的所有特征进行后向特征选择，最后利用随机森林进行超参数优化，并通过模型训练和性能评价，对其进行分类预测而不依赖外部信息源。该发明具有较高的性能且较稳健，可有效应用于实际船舶轨迹分类。