典型文献
改进K-means算法的船舶密集区域识别模型研究与VTS应用
文献摘要：
船舶交通管理(VTS)对覆盖区域内的船舶密集区域进行有效识别,并对区域内的船舶实施远程预警,可以提升通航效率,减少海上险情事故.通过改进K-means聚类算法建立海上船舶密集区域识别模型,并设计VTS船舶密集区预警系统,结合AIS数据实验模拟,该算法对船舶密集区域的识别是有效且可行的.
文献关键词：
K-means;差分进化算法;VTS;海事;VTS远程预警
中图分类号：
作者姓名：
王代楠;陈琼
作者机构：
漳州海事局,福建漳州 363122;东海航海保障中心福州通信中心,福建福州 350000
文献出处：
引用格式：
[1]王代楠;陈琼-.改进K-means算法的船舶密集区域识别模型研究与VTS应用)[J].中国海事,2022(01):53-56
A类：
B类：
means,密集区域,区域识别,识别模型,VTS,船舶交通管理,覆盖区域,远程预警,通航,少海,海上险情,情事,聚类算法,海上船舶,预警系统,AIS,实验模拟,差分进化算法,海事
AB值：
0.342757
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