船舶轨迹的分析与预测方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.3 硕士期间主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 轨迹挖掘技术国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 2.1 轨迹聚类技术研究现状 | 第16-21页 |
| 2.1.1 轨迹聚类技术概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 轨迹聚类算法研究现状 | 第17-20页 |
| 2.1.3 轨迹聚类问题分析 | 第20-21页 |
| 2.2 轨迹预测模型的研究 | 第21-22页 |
| 2.2.1 船舶轨迹预测研究现状 | 第21-22页 |
| 2.2.2 轨迹类型预测问题分析 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 船舶轨迹的预处理及聚类算法 | 第23-40页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 问题分析 | 第23-24页 |
| 3.3 船舶轨迹聚类算法 | 第24-33页 |
| 3.3.1 基于AIS数据的预处理方法 | 第24-26页 |
| 3.3.2 船舶轨迹分段算法 | 第26-27页 |
| 3.3.3 轨迹相似度计算 | 第27-29页 |
| 3.3.4 自适应的轨迹密度聚类方法 | 第29-33页 |
| 3.4 实验分析 | 第33-39页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实验分析 | 第34-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 船舶轨迹类型预测算法 | 第40-53页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 问题分析 | 第41-44页 |
| 4.3 改进的多分类的Logistic回归算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 提高类间的识别度 | 第44-45页 |
| 4.3.2 针对不平衡数据的改进 | 第45-47页 |
| 4.4 实验分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第47-49页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结束语 | 第53-55页 |
| 5.1 论文总结 | 第53页 |
| 5.2 未来的研究工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
