10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221426
基于共享单车骑行轨迹的骑行质量识别方法
基于共享单车骑行轨迹数据,提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法.首先,以隐马尔科夫模型(HMM)的匹配算法为基础,提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法.然后,基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集,利用停驻点集的特征以及定位数据规律实现了关键参数的计算,给出了轨迹数据路网匹配的算法流程.最后,利用匹配后的轨迹数据,提出了基于离群检验的路段骑行质量快速识别方法.以北京市某区域为对象进行了案例分析,并通过沉浸式骑行体验和骑行环境调查相结合方式,验证了本文方法的准确性为87.7%.
交通运输规划与管理、共享单车、轨迹数据、路网匹配、骑行质量、离群检验
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U491.2(交通工程与公路运输技术管理)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1040-1046