IMHE OpenIR
GNSS数据的智能聚类学习算法研究
Alternative TitleResearch on intelligent clustering learning algorithm for GNSS data
周相兵1,2
2019
Source Publication测绘学报
ISSN1001-1595
Volume48Issue:8Pages:1072-1072
SubtypeArticle
Contribution Rank1
Abstract随着GNSS终端设备的普及与广泛应用,海量的、带丰富位置信息的数据所隐藏的地质与空间变迁信息正在支撑智慧城市的发展。论文以10组不同城市出租车GPS数据为研究对象,以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法3种智能算法为研究基础,以聚焦划分聚类算法为自动聚类的基本算法;提出了基于智能优化的GPS数据自动聚类学习算法,这些算法通过所构建的模糊系统和初始化种群技术,有效地克服了基于划分聚类算法的聚类数目不易确定、预设参数过多、敏感于初始种子点、难以将上一代优秀聚类结果保存到下一代、易陷入局部最优等长期以来存在的缺陷。试验验证表明,本文所提出的算法效率能提升6%及以上,最高可达20%,而且算法计算复杂度能控制在O(n)左右(n是GPS数据点的数目);能更好地发掘城市热点、人群聚集区、城市运行状态等有价值信息。
Keyword研究对象 遗传算法 粒子群算法
DOI10.11947/j.AGCS.2019.20180448
Indexed ByCSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:6557863
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.imde.ac.cn/handle/131551/31316
Collection中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
Corresponding Author周相兵
Affiliation1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用研究中心;
2.四川旅游学院信息与工程学院
First Author Affilication中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
Corresponding Author Affilication中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
周相兵. GNSS数据的智能聚类学习算法研究[J]. 测绘学报,2019,48(8):1072-1072.
APA 周相兵.(2019).GNSS数据的智能聚类学习算法研究.测绘学报,48(8),1072-1072.
MLA 周相兵."GNSS数据的智能聚类学习算法研究".测绘学报 48.8(2019):1072-1072.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
GNSS数据的智能聚类学习算法研究_周相(1373KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SAView Application Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[周相兵]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[周相兵]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[周相兵]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
File name: GNSS数据的智能聚类学习算法研究_周相兵.pdf
Format: Adobe PDF
This file does not support browsing at this time
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.