基于GPS軌跡的公交線路及站點抽取研究與應用
本文選題:軌跡壓縮 切入點:站點挖掘 出處:《天津大學》2016年碩士論文
【摘要】:隨著公交智能化發(fā)展以及定位技術的成熟,GPS定位技術已廣泛應用于交通領域。由車載GPS采集的大量軌跡數(shù)據(jù)蘊含著大量信息,具有十分重要的研究價值。本文以公交軌跡數(shù)據(jù)為研究對象,進行公交線路抽取和公交站點挖掘。文章使用軌跡壓縮算法進行線路幾何關鍵點提取,使用聚類相關算法進行站點挖掘,取得了良好的效果。本文主要的研究工作如下:(1)對漂移軌跡數(shù)據(jù)進行處理,去除無效的軌跡數(shù)據(jù),并使用角度限值法和垂距限值法對冗余數(shù)據(jù)進行清理,減少了參與算法壓縮的軌跡數(shù)據(jù)量,提高了數(shù)據(jù)處理速度。(2)使用Douglas-Peucker算法進行軌跡數(shù)據(jù)壓縮,對壓縮出現(xiàn)的線路抖動情況使用垂距開口比的方法解決,將處理結果與道路圖形進行對比,處理效果良好。(3)在網格密度聚類算法的基礎上,對軌跡進行聚類識別,結合速度約束,獲取更加精煉的聚類簇;設定時間劃分的約束,選取車輛不易發(fā)生擁堵的時段,結合速度約束,對軌跡進行聚類統(tǒng)計分析,獲取站點聚類及聚類代表點作為公交站點。實驗結果證明該方法能夠有效挖掘公交站點。
[Abstract]:With the intelligent development of public transportation and the mature GPS positioning technology, GPS positioning technology has been widely used in the field of transportation.A large amount of track data collected by vehicle GPS contains a lot of information, which has very important research value.In this paper, bus track data as the research object, bus route extraction and bus station mining.In this paper, the path compression algorithm is used to extract the key points of line geometry, and the clustering correlation algorithm is used to mine the sites, and good results are obtained.The main research work of this paper is as follows: (1) the drift trajectory data is processed, the invalid trajectory data is removed, and the redundant data is cleaned up by the angle limit method and the vertical limit value method, which reduces the amount of track data compressed by the algorithm.The Douglas-Peucker algorithm is used to compress the track data, and the vertical opening ratio is used to solve the jitter of the line, and the processing result is compared with the road figure.On the basis of the grid density clustering algorithm, the trajectory is identified, the more refined clustering cluster is obtained by combining the speed constraint, the time division constraint is set, and the time period when the vehicle is not easy to be congested is selected.Combined with speed constraint, cluster statistical analysis of track is carried out, and cluster and cluster representative points are obtained as bus stations.Experimental results show that this method can effectively mine bus stations.
【學位授予單位】:天津大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP311.13
【參考文獻】
相關期刊論文 前10條
1 張昊琳;葉飛躍;任恩茂;柴昆;;矢量圖壓縮的關鍵點保持算法研究[J];計算機工程與應用;2015年11期
2 朱云龍;劉微;;基于軌跡聚類的路網構造[J];吉林師范大學學報(自然科學版);2015年01期
3 王飛;曾燕;趙小波;劉胤田;;基于累積偏移算法的線路矢量數(shù)據(jù)實時壓縮[J];地球信息科學學報;2014年02期
4 牛玉禮;李歲勞;任鴻飛;牛振中;;一種基于曲率分析的電子地圖數(shù)據(jù)壓縮方法[J];機械與電子;2013年07期
5 Heemin Park;Young-Jun Lee;Jinseok Chae;Wonik Choi;;Online Approach for Spatio-Temporal Trajectory Data Reduction for Portable Devices[J];Journal of Computer Science & Technology;2013年04期
6 桂智明;向宇;李玉鑒;;基于出租車軌跡的并行城市熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)[J];華中科技大學學報(自然科學版);2012年S1期
7 龍勝春;項鵬遠;秦貞華;凌華強;;基于面積閾值的矢量數(shù)據(jù)壓縮方法[J];計算機應用與軟件;2012年12期
8 雷祥;張少華;任凌云;王彥理;;D-P算法的改進及其在飛行軌跡回放中的應用[J];軟件;2012年09期
9 盧銀宏;岳東杰;宋飛鳳;;基于總體最小二乘的Douglas-Peucker算法在多波束測深數(shù)據(jù)抽稀中的應用[J];水利與建筑工程學報;2012年02期
10 陳惠榮;鄭義東;關海波;徐衛(wèi)明;;基于骨架線的Douglas-Peucker算法改進[J];海洋測繪;2011年05期
相關博士學位論文 前3條
1 袁晶;大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)的檢索、挖掘和應用[D];中國科學技術大學;2012年
2 張治華;基于GPS軌跡的出行信息提取研究[D];華東師范大學;2010年
3 孫玉芬;基于網格方法的聚類算法研究[D];華中科技大學;2006年
相關碩士學位論文 前10條
1 楊光;軌跡數(shù)據(jù)的概化方法[D];中國礦業(yè)大學;2014年
2 何賢國;出租車GPS大數(shù)據(jù)可視化研究[D];浙江工業(yè)大學;2014年
3 趙東升;軌跡聚類中距離度量方法的實踐與應用[D];東華大學;2014年
4 馬云飛;基于出租車軌跡點的居民出行熱點區(qū)域與時空特征研究[D];南京師范大學;2014年
5 馮神柱;路網軌跡數(shù)據(jù)的壓縮存儲技術研究[D];杭州電子科技大學;2014年
6 張明月;基于出租車軌跡的載客點與熱點區(qū)域推薦[D];湖南科技大學;2013年
7 李小杰;從車輛軌跡數(shù)據(jù)中提取道路網絡幾何特征[D];華東師范大學;2011年
8 王雅琳;道路網絡空間中移動對象軌跡聚類算法的研究[D];哈爾濱工程大學;2011年
9 張長;基于網格的聚類算法和孤立點技術的研究[D];鄭州大學;2007年
10 歐陽怡彪;空間數(shù)據(jù)挖掘的聚類方法與應用[D];電子科技大學;2006年
,本文編號:1708581
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/1708581.html