基于云計算的改進(jìn)K-means算法草原羊群軌跡數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、隨著 GPS定位設(shè)備、衛(wèi)星及無線通信技術(shù)、RFID傳感器的快速發(fā)展，對于各種大小移動對象的有效定位跟蹤得到實現(xiàn)。而對于產(chǎn)生的越來越多的移動對象軌跡數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效挖掘分析，提取出其中蘊(yùn)含的價值信息成為目前研究熱點(diǎn)。對于草原畜牧業(yè)來說，隨著其信息化、現(xiàn)代化的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在其中得到廣泛應(yīng)用，牧民在放牧中依靠于牲畜身上所攜帶定位項圈，可以不用一直跟隨牲畜進(jìn)行管理，節(jié)省了大量人力物力。同時，由定位器不斷的傳輸牲畜定位數(shù)據(jù)到服務(wù)器終端，并被存

2、儲在數(shù)據(jù)庫中。這些軌跡數(shù)據(jù)中包含著大量信息，包括牲畜運(yùn)動狀態(tài)，聚居區(qū)域，同時也間接反映著草原上適宜牲畜食用草場的分布。然而，從這些海量牲畜軌跡數(shù)據(jù)中挖掘出其中所蘊(yùn)含的有用信息也絕非易事，加之時空軌跡數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，如何高效管理和利用這些軌跡數(shù)據(jù)，對該領(lǐng)域研究者和使用者提出巨大挑戰(zhàn)。
　　針對這一背景，本文使用牲畜軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，以牧區(qū)羊群軌跡數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在調(diào)查研究了傳統(tǒng)軌跡挖掘方法后，結(jié)合牧區(qū)獨(dú)有特點(diǎn)，提出了適合于牧區(qū)軌

3、跡數(shù)據(jù)的挖掘算法。同時，為滿足處理海量軌跡數(shù)據(jù)的需求，結(jié)合云計算技術(shù)，搭建牧區(qū)軌跡數(shù)據(jù)挖掘平臺來提升算法的處理效率，并對后續(xù)數(shù)據(jù)分析的可擴(kuò)展性提供基礎(chǔ)支持。
　　海量牧區(qū)軌跡挖掘算法在傳統(tǒng)K-means聚類算法上進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化聚類中心選取，提高算法準(zhǔn)確性及全面性。針對傳統(tǒng)軌跡數(shù)據(jù)挖掘的不全面性，對羊群軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行速度劃分，設(shè)置速度及區(qū)域判定閾值，區(qū)分軌跡數(shù)據(jù)的區(qū)域范圍。并行化牧區(qū)軌跡挖掘算法進(jìn)行挖掘分析，最終以可視化方式展現(xiàn)挖掘結(jié)