基于轮廓系数的参数无关空中交通轨迹聚类方法

摘要：

为消除专家经验的主观性、避免依赖轨迹特征并且减轻实验调参的负担,提出一种基于轮廓系数的参数无关聚类分析(PICBASIC)算法.首先,比较了现有基于欧氏距离的航迹配对方法,并且建立基于动态时间弯曲(DWT)距离和高斯核函数的轨迹相似度计算模型;其次,利用谱聚类对空中交通轨迹进行聚类划分;最后,提出一种基于轮廓系数的最佳簇数寻优方法,并且其具有对聚类结果量化评价功能.利用真实进场轨迹进行实验验证,PICBASIC判断将28L跑道的365条轨迹聚为5个簇,28R跑道的530条轨迹聚为6个簇时聚类质量最佳,平均轮廓系数分别为0.8099和0.805 6.相同实验数据条件下,PICBASIC与MeanShift聚类的平均轮廓系数差异率分别为-1.23％和0.19％.实验结果表明:PICBASIC包容轨迹的速度和长度差异,全程无需人工指导或实验调参,而且能够筛除异常轨迹对聚类质量的不利影响.

关键词：空中交通轨迹、聚类分析、轮廓系数、谱聚类、动态时间弯曲、高斯核函数、参数无关

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国民航大学空中交通管理研究基地开放基金资助项目KGJD201702

在线出版日期：2019-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3293-3297