基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

论文摘要

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值.本文以兰州市3 000辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法.首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异.实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.

论文目录

• 0 引言
• 1 轨迹数据处理
•   1.1 轨迹数据预处理
•   1.2 载客轨迹及其核心轨迹提取
• 2 基于时空相似性聚类的载客热点路径挖掘算法
•   2.1 空间相似性度量
•   2.2 时间相似性度量
•   2.3 时空相似性度量
•   2.4 热点载客路径挖掘算法
• 3 实验结果分析
•   3.1 基于空间相似度的热点载客路径挖掘
•   3.2 基于时空相似度的热点载客路径挖掘
•   3.3 时间效率分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯慧芳,杨振娟

关键词: 城市交通,热点载客路径,时空相似性,轨迹聚类,算法,出租车轨迹

来源: 交通运输系统工程与信息 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 西北师范大学数学与统计学院

基金: 国家自然科学基金(71761031,71561024)~~

分类号: TP311.13;U491

DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2019.05.013

页码: 94-100

总页数: 7

文件大小: 2037K

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