复杂轨迹的模式挖掘与知识发现——以南海涡旋为例  

Pattern mining and knowledge discovery of complex trajectory:a case study of mesoscale eddies in the South China Sea

作　　者：王会蒙 WANG Huimeng(Shandong Jianzhu University,Jinan 250101,China;State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,Institute of Geographic Science and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)

机构地区：[1]山东建筑大学测绘地理信息学院,山东济南250101 [2]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101

出　　处：《测绘学报》2023年第7期1228-1228,共1页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica

基　　金：山东省自然科学基金青年项目(ZR2021QD113);国家自然科学基金(41671445);山东建筑大学博士科研基金项目。

摘　　要：相比于没有分支结构的简单轨迹(如出租车、个人、动物、船舶等轨迹),复杂轨迹是具有单层次或多层次分裂、合并特征的分支结构轨迹,具有典型的非线性拓扑结构特征。为此,论文以轨迹分裂与合并为突破口,研究和构建了一套基于复杂轨迹的要素特征分析、相似性度量、丛聚模式和周期模式的方法体系,以南海中尺度涡1993—2016年的复杂轨迹为应用实例,验证方法的有效性,从而发现隐含的有价值的知识。

关 键 词：中尺度涡 特征分析 相似性度量 模式挖掘 分支结构 涡旋 周期模式 出租车 

分 类 号：P228[天文地球—大地测量学与测量工程]