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基于自适应网格密度算法的出行模式时空分析
1
作者
熊敏
石超峰
张玺
《计算机与数字工程》
2024年第3期653-658,676,共7页
针对出租车GPS原始轨迹数据中噪声和传统密度算法对大数据处理成本高,参数选择困难,易影响聚类效果等缺陷,给出了轨迹数据预处理方法和提出了一种基于自适应网格密度大数据区域挖掘算法。研究结果表明,自适应网格密度算法,能够有效地避...
针对出租车GPS原始轨迹数据中噪声和传统密度算法对大数据处理成本高,参数选择困难,易影响聚类效果等缺陷,给出了轨迹数据预处理方法和提出了一种基于自适应网格密度大数据区域挖掘算法。研究结果表明,自适应网格密度算法,能够有效地避免参数调节环节,样本空间适应性强,聚类质量高,与通常密度聚类算法相比,计算量小,计算效率高,给出的重庆市居民出行方式时空特征,符合实际,有应用价值。
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关键词
出租车
gps
轨迹
数据清理
网格密度
热点区域
聚类挖掘
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职称材料
基于多因素排序的南京市出租车乘客候车热点区域挖掘方法
被引量：
6
2
作者
毕硕本
徐瑞壮
+2 位作者
万蕾
刘爱利
盛宇裕
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2020年第1期23-30,共8页
随着技术的不断发展,智能交通系统受到了广泛的关注,对出租车轨迹数据的研究成为智能交通系统中重要的热点方向。利用南京市出租车GPS轨迹数据挖掘乘客候车的热点区域,首先使用聚类算法挖掘乘客候车热点区域的序列,并将热点区域内乘客...
随着技术的不断发展,智能交通系统受到了广泛的关注,对出租车轨迹数据的研究成为智能交通系统中重要的热点方向。利用南京市出租车GPS轨迹数据挖掘乘客候车的热点区域,首先使用聚类算法挖掘乘客候车热点区域的序列,并将热点区域内乘客的平均候车时间、兴趣点的信息熵和距离等作为影响因素,利用多因素排序法对候车热点区域序列进行筛选。最终发现南京市以出租车为出行方式的乘客候车热点区域具有明显的时空特征:在时间上,基本符合居民早出晚归的通勤分布规律;在空间上,乘客候车概率较大的区域主要集中分布于鼓楼—新街口-大行宫等经济、商业最繁荣的中央商务区。同时发现南京市的城市结构布局特征为一个主要的中心城区和多个次要的中心所组成的混合式空间结构,居民的通勤呈现放射状分布和随机分布同时存在的结构形式。研究表明,本文提出的基于多因素排序的出租车乘客候车热点区域挖掘方法是可行、有效的,有利于缓解打车难问题,可为城市交通管理提供决策依据。
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关键词
热点区域
乘客候车点
出租车
gps
轨迹
聚类挖掘
信息熵
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职称材料
基于出租车GPS数据的交通状况分析
被引量：
1
3
作者
习文凤
汤淼
宁艳珍
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018年第6期23-26,共4页
随着城市化进程和交通运输业的发展,城市人流量和车流量的日益增多,导致交通的供需失衡,使城市交通拥堵越来越严重,对整个城市的发展造成了制约.本文以四川省成都市出租车GPS轨迹数据为实例,利用时间降维、空载去噪、时间阈值和速度阈值...
随着城市化进程和交通运输业的发展,城市人流量和车流量的日益增多,导致交通的供需失衡,使城市交通拥堵越来越严重,对整个城市的发展造成了制约.本文以四川省成都市出租车GPS轨迹数据为实例,利用时间降维、空载去噪、时间阈值和速度阈值4种方法对数据进行预处理,使用统计学和空间分析结合的综合分析方法,根据出租车路段平均速度、路段内速度变化等信息,分时段对成都市交通状况进行分析,并进行了可视化展示,得出的结果可给出行人或出租车司机提供出行时间及路段组选择提供建议.
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关键词
出租车
gps
轨迹
交通状况
统计分析
空间分析
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职称材料
题名
基于自适应网格密度算法的出行模式时空分析
1
作者
熊敏
石超峰
张玺
机构
重庆交通大学经济与管理学院
重庆交通大学交通运输学院
出处
《计算机与数字工程》
2024年第3期653-658,676,共7页
基金
国家社会科学基金项目(编号:16BJL121)
重庆市教委科学技术研究项目(编号:KJ1705148)资助。
文摘
针对出租车GPS原始轨迹数据中噪声和传统密度算法对大数据处理成本高,参数选择困难,易影响聚类效果等缺陷,给出了轨迹数据预处理方法和提出了一种基于自适应网格密度大数据区域挖掘算法。研究结果表明,自适应网格密度算法,能够有效地避免参数调节环节,样本空间适应性强,聚类质量高,与通常密度聚类算法相比,计算量小,计算效率高,给出的重庆市居民出行方式时空特征,符合实际,有应用价值。
关键词
出租车
gps
轨迹
数据清理
网格密度
热点区域
聚类挖掘
Keywords
taxi
gps
track
data
cleaning
grid
density
hot
area
cluster
mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于多因素排序的南京市出租车乘客候车热点区域挖掘方法
被引量：
6
2
作者
毕硕本
徐瑞壮
万蕾
刘爱利
盛宇裕
机构
南京信息工程大学地理科学学院
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2020年第1期23-30,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41971340)。
文摘
随着技术的不断发展,智能交通系统受到了广泛的关注,对出租车轨迹数据的研究成为智能交通系统中重要的热点方向。利用南京市出租车GPS轨迹数据挖掘乘客候车的热点区域,首先使用聚类算法挖掘乘客候车热点区域的序列,并将热点区域内乘客的平均候车时间、兴趣点的信息熵和距离等作为影响因素,利用多因素排序法对候车热点区域序列进行筛选。最终发现南京市以出租车为出行方式的乘客候车热点区域具有明显的时空特征:在时间上,基本符合居民早出晚归的通勤分布规律;在空间上,乘客候车概率较大的区域主要集中分布于鼓楼—新街口-大行宫等经济、商业最繁荣的中央商务区。同时发现南京市的城市结构布局特征为一个主要的中心城区和多个次要的中心所组成的混合式空间结构,居民的通勤呈现放射状分布和随机分布同时存在的结构形式。研究表明,本文提出的基于多因素排序的出租车乘客候车热点区域挖掘方法是可行、有效的,有利于缓解打车难问题,可为城市交通管理提供决策依据。
关键词
热点区域
乘客候车点
出租车
gps
轨迹
聚类挖掘
信息熵
Keywords
hot
spot
area
passenger
waiting
spot
taxi
gps
track
clustering
mining
clustering
mining
information
entropy
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于出租车GPS数据的交通状况分析
被引量：
1
3
作者
习文凤
汤淼
宁艳珍
机构
湖南城市学院市政与测绘工程学院
出处
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018年第6期23-26,共4页
基金
益阳市指导性科技项目(益科字[2015]40号
益科字[2016]51号)
文摘
随着城市化进程和交通运输业的发展,城市人流量和车流量的日益增多,导致交通的供需失衡,使城市交通拥堵越来越严重,对整个城市的发展造成了制约.本文以四川省成都市出租车GPS轨迹数据为实例,利用时间降维、空载去噪、时间阈值和速度阈值4种方法对数据进行预处理,使用统计学和空间分析结合的综合分析方法,根据出租车路段平均速度、路段内速度变化等信息,分时段对成都市交通状况进行分析,并进行了可视化展示,得出的结果可给出行人或出租车司机提供出行时间及路段组选择提供建议.
关键词
出租车
gps
轨迹
交通状况
统计分析
空间分析
Keywords
taxi
gps
track
data
traffic
condition
statistical
analysis
spatial
analysis
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应网格密度算法的出行模式时空分析
熊敏
石超峰
张玺
《计算机与数字工程》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于多因素排序的南京市出租车乘客候车热点区域挖掘方法
毕硕本
徐瑞壮
万蕾
刘爱利
盛宇裕
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
3
基于出租车GPS数据的交通状况分析
习文凤
汤淼
宁艳珍
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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