【摘 要】
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船载船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据属于典型的时空数据,其所包含的船舶空间、时间和其他维度属性数据中蕴含着大量潜在特征。对海量的AIS数据
【机 构】
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大连海事大学航海学院,大连海事大学辽宁省航海安全保障重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51579025),中央高校基本科研业务费项目(3132019365)
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船载船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据属于典型的时空数据,其所包含的船舶空间、时间和其他维度属性数据中蕴含着大量潜在特征。对海量的AIS数据进行联合聚类分析,利用时空数据间的隐含关系分析并提取出海上交通特征。对研究的数据集进行数据清洗;提取有用的船载AIS数据,对时间、空间和其他属性数据进行切片化标记;选择目标属性数据形成原始矩阵;对原始矩阵进行稀疏约束下的非负矩阵分解,获得时空数据联合聚类的结果,并结合实际进行分析。结果表明:该方法可挖掘出研究
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