出租车轨迹数据的南京人群出行模式挖掘

摘要：

针对现有出租车轨迹数据挖掘中时间序列邻近度量方法存在的问题,提出一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,进而研究城市人群出行行为的时空差异.以南京市为例,结合电子地图对出行模式的空间分布特征进行分析,证明了本文所提出的方法的有效性.实验结果表明:在空间分布上,工作日出租车出行模式按照平均出行频次由高到低排序,从城市中心向四周扩散,呈中心环状分布,出行模式区域界限较为明显,同类出行模式分布区域对应相似的功能.提出了一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,有效地分析城市人群出行行为的时空差异.

关键词：出租车轨迹数据、时间序列度量、时间序列聚类、出行模式

所属期刊栏目：46

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学青年科学基金项目;江苏省自然科学青年基金项目;南京林业大学人才科研启动基金项目

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：203-212