使用python预测长期发货位置

Question

我有这个有关船舶位置的历史数据的数据集

id : the id of the ship
date : the date when the position was recorded (on a daily basis) 
size: the size of the ship (categorical with 3 categories)
longitude
latitude
zone : binary (the variable to predict) 
destination: The port of destination
heading : a numerical variable indicating the angle of direction of the ship

所以典型的行看起来像

id    date        size   longitude   latitude   zone   destination   heading
123   20/04/2017  PMX    26.3565     -15.7474   True   NYC           36.7654

基于某些标准，我可以为每艘船意识到它们过去所形成的一组不同轨迹。因此，我创建了一个称为轨迹的新功能。我还创建了一个速度变量，所以我的新数据框看起来像这样

id    date        size   longitude   latitude   zone   destination   heading  trajectory
123   20/04/2017  PMX    26.3565     -15.7474   True   NYC           36.7654    1
123   21/04/2017  PMX    29.3556     -18.7498   True   NYC           46.7654    1
123   15/05/2017  PMX    36.8760     12.3449    False  CHINA         78.7640    2
...   ........    ..       .....     .....      ....   ....          ......     ..
567  13/04/2017   SFD    17.8687     16.8787    False  Balb          23.3232    3

我必须对区域执行分类算法，以说出船只在接下来的30天内是否会经过此区域。我读过一些有关DBSCAN聚类的论文，它们使用轨迹之间的一些自定义距离。但这是为了预测位置。所以我想知道是否有更简单的方法来解决这个问题？

Answer 1

对于典型的远洋货轮，30天基本上是一次旅程，有时是两次。