【摘 要】
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为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析
【机 构】
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中国民航大学空中交通管理研究基地,
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为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使用模糊聚类法直接提取航迹特征点;然后运用FCM与优化后的FCM对航迹特征点进行聚类分析;最后用2种算法针对同一实例进行计算,并构建对应的平均航迹。结果表明:与FCM相比,基于GSAA的改进FCM算法的目标函数值减少15.20%,聚类中心点不会偏向大量航迹数据点集中的位置。
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