原文传递
基于非负矩阵分解方法的海上交通特征
| 题名： | 基于非负矩阵分解方法的海上交通特征 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 杨家轩;吴京霖;姜大鹏 |
| 作者单位： | 连海事大学 |
| 关键词： | 时空分析;联合聚类;非负矩阵分解NMF;稀疏约束 |
| 摘要： | 船载船舶自动识别系统(AutomaticIdentificationSystem,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命分解，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水域 |
| 期刊名称： | 中国航海 |
| 出版年： | 2020 |
| 页码： | 39-45 |
检索历史
应用推荐
