基于时空场的城市人群流动热点提取方法研究
本文研究城市人群流动，分析其热点趋势，发现人群流动的规律和模式，结合大样本轨迹数据和数挖掘方法来研究城市人群流动现象，由于大样本轨迹数据和一般类型的大存在着些不同，其数据本身既有时间维又空间维，给轨迹数据的挖掘分析增加了复杂性和额外困难度。因此传统数据挖掘领域的理论和算法并不能直接用于轨迹数据的时空聚类分析。基于此问题，本文结合时空场的思想，通过提取分析出租车行数据时间、距离布特征，统一了时间维和空间、并在计算空间距离的时候考虑道路网络约束，构建综合束的相似性度量方法，对传统基于密束的相似性度量方法，对传统基于DBSCAN算法进行了改进，更好的实现了出行热点的聚类分析，为缓解交通压力、改善居民出行体验提供一定参考。
聚类分析数据挖掘 聚类分析热点提取 相似性度量 时空场
王震
宁波市规划设计研究院
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2021-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）