| 改进K-means算法的船舶密集区域识别模型研究与VTS应用 |
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| 引用本文： | 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(1):53-56. |
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| 作者姓名： | 王代楠 陈琼 |
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| 作者单位： | 漳州海事局;东海航海保障中心福州通信中心 |
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| 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.
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| 关 键 词： | K-means 差分进化算法 VTS 海事 VTS远程预警 |
Model Research on K-means Ship Dense Area Identification and the Application of VTS |
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| Wang Dai-nan,Chen Qiong.Model Research on K-means Ship Dense Area Identification and the Application of VTS[J].Maritime Safety,2022(1):53-56. |
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| Authors: | Wang Dai-nan Chen Qiong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | K-means differential evolution(DE) vessel traffic service(VTS) maritime VTS remote pre-warning |
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