目前,我國(guó)正在大力提倡發(fā)展公共交通,出租車因?yàn)槠浔憷猿蔀榫用袢粘３鲂械膬?yōu)先選擇。然而,一方面客源時(shí)空分布不均衡導(dǎo)致了出租車空載率高,尋客難度大等問(wèn)題,降低了出租車的運(yùn)營(yíng)效率,無(wú)形中增加了出租車司機(jī)的運(yùn)行成本。另一方面,對(duì)于不熟悉城市交通情況的乘客又會(huì)存在打車難問(wèn)題。目前尚缺乏面向出租車司機(jī)和乘客的良好的應(yīng)用系統(tǒng)來(lái)解決這些問(wèn)題,所以為了增加出租車司機(jī)的效益,提高其載客效率,減少乘客的等待時(shí)間,本文提出了一種出租車載客熱點(diǎn)和乘客打車熱點(diǎn)的研究方法,并在Android系統(tǒng)下實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。主要內(nèi)容包括:(1)基于速度和時(shí)間的出租車軌跡停留點(diǎn)和載客點(diǎn)提取算法的研究。首先,對(duì)出租車GPS歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。然后,根據(jù)速度和時(shí)間這兩個(gè)因素進(jìn)行停留點(diǎn)和載客點(diǎn)的提取。最后,對(duì)提取的停留點(diǎn)進(jìn)行聚類優(yōu)化得到核心停留點(diǎn)。本文算法在提取停留點(diǎn)時(shí),對(duì)不同模式采用不同的聚類算法進(jìn)行了停留點(diǎn)的優(yōu)化,提高了停留點(diǎn)的質(zhì)量的同時(shí)也提高了下一步聚類的時(shí)間效率。(2)基于劃分時(shí)段的K-means聚類算法的研究。對(duì)微軟亞洲研究院公開(kāi)的移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,得到了人們活動(dòng)隨時(shí)間變化的規(guī)律--不同時(shí)段不同地點(diǎn)對(duì)人們吸引程度的差異...

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 出租車軌跡挖掘研究現(xiàn)狀
        1.2.2 空間聚類算法研究現(xiàn)狀
    1.3 主要工作與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文主要工作
        1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 出租車軌跡數(shù)據(jù)介紹
        2.1.1 車載GPS定位技術(shù)
        2.1.2 出租車軌跡數(shù)據(jù)的基本特征
    2.2 聚類算法理論
        2.2.1 DBSCAN聚類算法
        2.2.2 K-means聚類算法
        2.2.3 算法分析
    2.3 開(kāi)發(fā)分析
        2.3.1 基于位置的服務(wù)
        2.3.2 移動(dòng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 軌跡數(shù)據(jù)處理
    3.1 軌跡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源的介紹
    3.2 軌跡數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        3.2.1 經(jīng)緯度坐標(biāo)處理
        3.2.2 漂移數(shù)據(jù)處理
        3.2.3 劃分時(shí)段
    3.3 停留點(diǎn)與載客點(diǎn)的提取方法
        3.3.1 相關(guān)定義
        3.3.2 停留點(diǎn)的提取
        3.3.3 載客點(diǎn)的提取
    3.4 本章小結(jié)
第四章 熱點(diǎn)的聚類分析與推薦
    4.1 熱點(diǎn)的聚類分析
        4.1.1 聚類分析
        4.1.2 基于DBSCAN和 K-means的混合算法
    4.2 算法性能評(píng)價(jià)分析
    4.3 熱點(diǎn)的推薦方法
    4.4 本章小結(jié)
第五章 熱點(diǎn)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)平臺(tái)與架構(gòu)
        5.1.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)
        5.1.2 系統(tǒng)架構(gòu)
    5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的選擇
        5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
    5.3 移動(dòng)客戶端核心功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 注冊(cè)登錄功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 熱點(diǎn)推薦功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 用戶反饋功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.4 應(yīng)用測(cè)試分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 ：攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3842666