【摘 要】
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为了更好地研究旅游车辆的运营行为,需要通过分析车辆轨迹规律发现车辆运动的典型轨迹,轨迹聚类是其中重要的环节。对于使用传统的密度聚类方法处理大规模旅游车辆轨迹数据存
【机 构】
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北京市交通信息中心执法总队分中心,大连海事大学船舶电气工程学院,北京市智能交通协会,北京奇华通讯有限公司
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为了更好地研究旅游车辆的运营行为,需要通过分析车辆轨迹规律发现车辆运动的典型轨迹,轨迹聚类是其中重要的环节。对于使用传统的密度聚类方法处理大规模旅游车辆轨迹数据存在准确度差和效率低的问题,提出了一种基于轨迹段和核密度的轨迹聚类方法。采用核距离作为轨迹段相似度度量,利用类似DBSCAN算法对轨迹段进行聚类,得出旅游车辆运动典型轨迹。以北京市旅游车辆为例,采用基于轨迹段和核密度的算法对车辆轨迹进行聚类,能从一定程度上提高聚类的效果和准确率,为进一步研究旅游车辆的运营行为打下基础。
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