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基于Douglas-Peucker和Quick Bundles算法的水上交通模式识别 被引量：4
1
作者 陈信强 徐祥龙 +3 位作者 彭静 孙洋 王梓创 阎莹 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第3期1-6,共6页
针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误... 针对船舶航迹数据量大、数据冗余、航迹特征不明显等问题,提出一种融合道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法和基于距离的快速捆绑包(Quick Bundles,QB)聚类算法的水上交通模式识别方法。该方法根据航迹数据特征、压缩率和压缩误差等指标选择合理的压缩阈值实现大规模船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据的压缩。在此基础上,提出一种基于最小直接翻转距离的聚类指标,利用QB算法实现船舶航迹的有效聚类。实验结果表明,提出的方法既可以简化航迹聚类过程,也可准确高效地实现航迹聚类,为水上交通精细化管理与决策提供数据支撑。 展开更多
关键词 船舶航迹聚类 船舶自动识别系统(AIS) DOUGLAS-PEUCKER算法 Quick bundles算法
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一类非光滑最优化问题的非单调Bundle型算法
2
作者 孙小玲 张连生 白延琴 《工程数学学报》 CSCD 1996年第1期37-46,共10页
本文对满足弱半光滑或正则条件的局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数给出了一种非单调Ｂｕｎｄｌｅ型算法。该算法允许迭代点列对应的函数值序列是非单调下降的。在一般的假设下，我们证明了算法的全局收敛性。数值结果表明，该算法能提高计算... 本文对满足弱半光滑或正则条件的局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数给出了一种非单调Ｂｕｎｄｌｅ型算法。该算法允许迭代点列对应的函数值序列是非单调下降的。在一般的假设下，我们证明了算法的全局收敛性。数值结果表明，该算法能提高计算效率。 展开更多
关键词 非光滑最优化 最优化 bundle型算法
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最大值函数的UV-算法
3
作者 秦俊杰 王宝全 《太原师范学院学报（自然科学版）》 2008年第4期31-33,83,共4页
UV-分解算法是一种求解非光滑凸函数优化问题的新算法,其借助于次微分而得到的分解理论及函数的二阶近似,并在迭代点的选取中,利用Bundle子程序而得到的一种原始对偶方法.对最大值函数优化问题中如何应用UV-分解算法,并在Bundle子程序... UV-分解算法是一种求解非光滑凸函数优化问题的新算法,其借助于次微分而得到的分解理论及函数的二阶近似,并在迭代点的选取中,利用Bundle子程序而得到的一种原始对偶方法.对最大值函数优化问题中如何应用UV-分解算法,并在Bundle子程序中如何去选取迭代信息.从而使算法有更好的收敛效果. 展开更多
关键词 非光滑最优化 UV-分解 Moreau-Yosida正则化 迫近点 bundle算法
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一类非凸优化问题的UV-分解方法
4
作者 王炜 刘洪莹 王超楠 《辽宁师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期433-438,共6页
对于非光滑优化问题的研究往往从非光滑函数的本身出发,未曾考虑其特有的结构,即函数本身可能包含光滑部分.UV-分解理论是借助于凸函数中的光滑信息得到函数的光滑近似进而解决凸优化问题的一种新的方法,而Bundle方法是处理某些非光滑... 对于非光滑优化问题的研究往往从非光滑函数的本身出发,未曾考虑其特有的结构,即函数本身可能包含光滑部分.UV-分解理论是借助于凸函数中的光滑信息得到函数的光滑近似进而解决凸优化问题的一种新的方法,而Bundle方法是处理某些非光滑无约束优化问题的可执行算法.考虑到2种方法的各自特点,将这2种方法相结合,针对由非光滑的凸函数与光滑的非凸函数的和函数构成的一类函数进行研究,并借助于下半连续函数的迫近次微分,得到这类函数的UV-空间分解,U-Lagrange函数的一些性质,给出了结合Bundle方法的UV-分解算法,用于求解所研究函数的极小化问题,并证明了算法的收敛性. 展开更多
关键词 非光滑优化 凸函数 UV-分解理论 bundle算法
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基于大数据的违法超限超载车辆源头企业区域分析 被引量：2
5
作者 杨曼 陈爱伟 陈玉飞 《交通与运输》 2021年第6期73-77,共5页
为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究。以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,... 为从根本上遏制车辆的超限超载运输,精准打击与管控超限源头区域的违法行为,对违法超限超载车辆源头企业区域进行数据挖掘分析研究。以南京市为例,基于超限车辆清单数据、车辆定位数据,采用大数据分析处理技术对超限车辆轨迹进行划分,提取满足停止区域条件的轨迹点,选取Quick Bundles算法进行聚类,得到不同的分类区域,判定为超限车辆潜在源头企业或半路加装区域,再将聚类区域的中心位置与现有重点企业清单进行匹配分析,并剔除掉服务区、加油站等干扰区域,得到剩余区域可判定为潜在可疑源头区域,需执法部门重点关注,为执法突击检查和信用体系完善提供参考依据。 展开更多
关键词 大数据 超限超载车辆 源头治超 Quick bundles(QB)算法 数据挖掘分析
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