基于灰色理论与结构距离的飓风轨迹聚类算法提升轨迹运动特征

本文档深入探讨了一种基于灰色理论和结构距离的飓风轨迹聚类算法。飓风轨迹的聚类通常依赖于轨迹之间的相似性度量，然而现有的方法往往只关注单一或部分轨迹属性，如位置、方向或速度，这可能导致聚类结果未能充分捕捉到轨迹的运动特性。作者认识到这一点后，提出了一种创新的方法。 在论文中，作者结合了灰色相关理论，这是一种处理不确定性和不完全信息的统计分析工具，将飓风轨迹的三个关键属性——位置、方向和速度，整合成一个结构相似距离。这种融合考虑了轨迹的整体动态，而不仅仅是局部特征，从而提供了一个更为全面的轨迹运动特征度量。结构相似距离被设计为聚类分析中的度量函数，旨在揭示飓风轨迹之间的复杂关联，以期获得更有实际意义的聚类结果。 通过实例分析，作者证明了该算法的有效性。它不仅能够更准确地反映飓风运动的多样性，而且有助于研究人员和决策者更好地理解飓风行为模式，为风暴预警、路径预测和灾害管理提供更精确的数据支持。此外，论文还引用了相关研究背景，包括引用的期刊Systems Engineering - Theory & Practice（第37卷第4期，2017年4月），以及作者的学术单位——福州大学经济与管理学院和福建医科大学公共卫生学院的联系信息。 值得注意的是，文中提到的"37GM(1,1)"可能指的是37期的灰色系统理论（Grey System Theory）第一阶模型，这是一种用于处理时间序列数据和解决不确定问题的数学工具。在聚类算法中，可能运用了这一理论来处理飓风轨迹数据的非线性和动态特性。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于开发了一种新的聚类算法，它通过融合多个轨迹属性并引入灰色理论，提高了对飓风轨迹相似性的理解和量化，从而增强了聚类分析的实用性和有效性。这对于气象学、地理信息系统和灾害管理等领域具有重要的应用价值。