資料介紹
隨著城市的快速發(fā)展,城市中人流的管理與移動模式挖掘變得越發(fā)重要。冋時,隨著以群智感知為代表的各種感知技術(shù)的發(fā)展,提出了智慧堿市的概念,智慧城市中的大量感知數(shù)據(jù)為人流的分析提供了可能性。在智慧城市中,時空數(shù)據(jù)是最為常見的一種數(shù)據(jù)。本文基于城市中的時空數(shù)據(jù),首先提出一種建模方法,將不冋種類的時空數(shù)據(jù)表示為人流模型;然后基于聚類的思想,通過改進(jìn)傳統(tǒng)的基于密度的聚類算法來對人流的移動模弌進(jìn)行挖掘,提岀一種人流的移動模式聚類算法:時空密度聚類( Spatio- Temporal Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise,ST- DBSCAN);接著設(shè)計了一個移動模式的交通應(yīng)用場景,并提出對移動模式的評價方法;最后在中國某城市的真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗與分析,結(jié)果表明本文得到的移動模式結(jié)果在統(tǒng)一交通服務(wù)的場景下可節(jié)省25%的交通成本,驗證了本文所提移動模式的有效性。
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