基于时空约束的出租车载客聚类方法研究
出租车载客数据反映了居民日常出行的时间和地点,对载客热点的聚类分析有利于挖掘城市居民活动规律、缓解城市出租车供需不合理问题等.本文针对现有的基于密度的出租车聚类算法的不足,设计了一种基于时空约束的改进DBSCAN算法.该算法考虑载客数据的时空耦合性,将时间系数加入到时空点事件聚类算法的相似性度量中,解决了时间和空间度量单位不一致的问题.利用武汉市的出租车GPS轨迹数据进行的实验表明,算法在出租车载客热点区域的精确提取方面具有较好的效果.
城市居民 出行特征 出租车载客行为 数据挖掘 时空耦合性
余洋 江慧娟
武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉,430079
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）