本文關(guān)鍵詞：面向城市交通應(yīng)用的移動對象聚類算法比較研究

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【摘要】：移動對象聚類方法已被廣泛應(yīng)用于城市交通系統(tǒng)中移動對象的動態(tài)聚類模式挖掘,然而,當前對于現(xiàn)有移動對象聚類算法在城市交通中的實際效果尚缺乏客觀的分析與評價。為此,該文選取4種具有代表性的移動對象聚類算法(Swarm模式、Convoy模式、Platoon模式、Moving Cluster模式),針對北京市出租車移動數(shù)據(jù)中的擁堵現(xiàn)象挖掘進行實驗分析與比較:1)定義模式數(shù)量、模式生存期及模式運動距離等指標定量評價和比較現(xiàn)有算法挖掘擁堵現(xiàn)象的能力;2)采用不同的對象數(shù)目閾值和時間閾值等參數(shù)閾值進行測試,分析算法閾值對移動對象聚類結(jié)果的影響。實驗結(jié)果表明,4種模式中的Convoy模式挖掘虛假擁堵現(xiàn)象的概率最低,挖掘擁堵現(xiàn)象的能力最強。4種移動對象聚類方法對閾值的設(shè)置均比較敏感,時間連續(xù)性約束對聚類結(jié)果有著顯著影響。最后,對現(xiàn)有算法在城市交通應(yīng)用中的適用性給出了相關(guān)建議。
【作者單位】： 中南大學地球科學與信息物理學院地理信息系;
【基金】：國家自然科學基金項目(41601410) 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室開放基金 國家級大學生自由探索項目(201610533401)
【分類號】：TP311.13;U491.1
【正文快照】： 近年來,隨著移動通訊技術(shù)與GPS定位技術(shù)的不斷發(fā)展,已經(jīng)獲取了海量的移動對象位置數(shù)據(jù),如城市車輛位置數(shù)據(jù)、颶風軌跡數(shù)據(jù)、動物遷徙數(shù)據(jù)及人類活動位置數(shù)據(jù)等[1-3]。這些移動對象位置數(shù)據(jù)庫中通常包含一些彼此空間鄰近且共同移動的對象集合,即移動對象聚集模式[4]。分析這類

【相似文獻】

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