基于机器学习的地震台站巡检路径规划

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摘要 利用机器学习中的模拟退火和K均值聚类算法优化了地震台站的巡检路径规划。以重庆市为例，通过模拟退火算法和百度地图API计算实际路径距离和时间，找到近似最优路径。在分组巡检时，引入K均值聚类算法先对台站进行分组再进行路径规划，提高了巡检效率。结果表明，在台站数量较多的情况下，机器学习算法相较于人工规划更能有效地找到最优路径，提高工作效率。（剩余9033字）

试读结束

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