本文關(guān)鍵詞：移動對象軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學》 2013年

移動對象的時空軌跡聚類算法研究

何苗  

【摘要】：隨著科技的不斷進步,人們對移動對象的實時位置的獲取越來越便捷。這些移動對象在一段時間內(nèi)的實時位置就構(gòu)成了該對象的一條時空軌跡。GPS技術(shù)的進步和設(shè)備的不斷小型化使得定位設(shè)備的應(yīng)用越來越普遍。因此,在人們的各種生產(chǎn)活動中產(chǎn)生的時空軌跡也越來越多,呈爆炸性趨勢。從這些海量的軌跡數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息非人力所能及。聚類算法作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要方法,越來越多的被研究人員應(yīng)用到時空軌跡數(shù)據(jù)的挖掘中。 本文研究了時空軌跡的相似性度量方法和聚類方法,在此基礎(chǔ)上提出了AMDLTP算法和DBSTC算法。 基于轉(zhuǎn)向角和最小描述長度原理的軌跡劃分算法AMDLTP。算法先用轉(zhuǎn)向角得到一個軌跡劃分特征點的候選集,然后再用最小描述長度的原理對候選集進一步篩選得到劃分特征點。劃分特征點不僅能保留軌跡的原始特征而且為下一階段的軌跡聚類大大降低了計算復(fù)雜度。 基于密度的子軌跡聚類算法DBSTC。算法在度量子軌跡相似性時同時考慮空間相似性和時間相似性。二者在總體相似性中所占權(quán)重不一樣,通過調(diào)節(jié)權(quán)重可以適應(yīng)不同的應(yīng)用環(huán)境。算法通過計算核心子軌跡的密度連通集合來對子軌跡進行聚類。 通過在颶風數(shù)據(jù)集和航空數(shù)據(jù)集上的實驗,證明了本文所提的AMDLTP算法在保留軌跡原始特征的同時能大為降低軌跡點數(shù)量。DBSTC算法通過對AMDLTP算法得到的子軌跡進行聚類,實驗結(jié)果證明了算法具有較好的聚類效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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本文編號：147529