基于自适应网格密度算法的出行模式时空分析
熊敏1
石超峰1
张玺2
1.重庆交通大学经济与管理学院 重庆 4000742.重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074
摘要：针对出租车GPS原始轨迹数据中噪声和传统密度算法对大数据处理成本高,参数选择困难,易影响聚类效果等缺陷,给出了轨迹数据预处理方法和提出了一种基于自适应网格密度大数据区域挖掘算法.研究结果表明,自适应网格密度算法,能够有效地避免参数调节环节,样本空间适应性强,聚类质量高,与通常密度聚类算法相比,计算量小,计算效率高,给出的重庆市居民出行方式时空特征,符合实际,有应用价值.
关键词：出租车GPS轨迹数据清理网格密度热点区域聚类挖掘
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家社会科学基金(16BJL121)重庆市教委科学技术研究项目(KJ1705148)
论文发表日期：2024-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 653-658,676 )
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