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基于K-means++时间聚类的飞行航迹预测
文献摘要：
针对传统航迹聚类预测算法对时间数据预测不准确的问题,本文提出了一种基于K-means++时间聚类的航迹预测算法.该算法使用ADS-B数据作为数据源,通过K-means++算法对时间数据进行聚类,使用修正欧式距离算法进行航迹相似度的计算,分别根据直线阶段和转弯阶段的特征分配不同的聚类方法得出聚类航迹,最后对聚类航迹进行当前位置修正得到预测航迹.通过实际航迹数据进行算例试验,结果显示该预测算法具有较高的准确性.
文献关键词：
聚类算法;K-means++;航迹预测
中图分类号：
作者姓名：
郭宪超;李廷元
作者机构：
中国民用航空飞行学院计算机学院,广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]郭宪超;李廷元-.基于K-means++时间聚类的飞行航迹预测)[J].现代计算机,2022(03):54-57
A类：
B类：
means++,时间聚类,航迹预测,航迹聚类,聚类预测,预测算法,数据预测,测不准,ADS,数据源,欧式距离,转弯,聚类方法,行当,位置修正,测航,聚类算法
AB值：
0.379501
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