基于DBSCAN的港口泊位自动识别算法设计

来源 :上海船舶运输科学研究所学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ZuoLuo

【摘要】

：

为更好地监测船舶动态和船舶在港口的作业情况,通过对K-Means算法和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)密度聚类算法进行对比,选择DBSCAN

【作者】

：

刘鑫鑫韩懿

【机构】

：

中远海运科技股份有限公司

【出处】

：

上海船舶运输科学研究所学报

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

DBSCAN算法全球港口泊位密度聚类算法数据可视化 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applicat

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为更好地监测船舶动态和船舶在港口的作业情况,通过对K-Means算法和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)密度聚类算法进行对比,选择DBSCAN密度聚类算法对港口泊位进行聚类,对港口泊位的位置和大小进行识别。基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)历史数据、船舶动态信息和船舶基础信息,采用DBSCAN密度聚类算法对全球4079个港口的泊位进行自动识别,得出

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