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HMM-Cluster:面向交通量过载发现的轨迹聚类方法
被引量：
1
1
作者
潘立
邓佳
王永利
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-85,共9页
随着经济的发展,城市交通拥堵问题亟待解决,交通量过载发现是解决交通拥堵问题的有效方法之一。提出一种基于HMM模型的轨迹聚类算法HMM-Cluster,可有效地发现交通量过载情况。该算法首先提取时空轨迹特征点,并采用维数约简技术减少轨迹...
随着经济的发展,城市交通拥堵问题亟待解决,交通量过载发现是解决交通拥堵问题的有效方法之一。提出一种基于HMM模型的轨迹聚类算法HMM-Cluster,可有效地发现交通量过载情况。该算法首先提取时空轨迹特征点,并采用维数约简技术减少轨迹数据量,根据参照轨迹拟合HMM模型,基于密度函数得到轨迹相似度矩阵,最后给出聚合的相似性轨迹。真实轨迹数据集上的对比实验结果表明,提出的HMM-Cluster可有效地挖掘移动对象运动模式,准确发现交通量过载情况,具有一定实用价值。
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关键词
交通量过载
时空数据
轨迹聚类
隐马尔科夫模型
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题名
HMM-Cluster:面向交通量过载发现的轨迹聚类方法
被引量：
1
1
作者
潘立
邓佳
王永利
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
中国人民解放军火箭军参谋部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期77-85,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61170035)
"江苏省六大人才高峰"高层次人才项目(No.WLW-004)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(No.30916011328)
江苏省科技成果转化专项资金(No.BA2013047)
文摘
随着经济的发展,城市交通拥堵问题亟待解决,交通量过载发现是解决交通拥堵问题的有效方法之一。提出一种基于HMM模型的轨迹聚类算法HMM-Cluster,可有效地发现交通量过载情况。该算法首先提取时空轨迹特征点,并采用维数约简技术减少轨迹数据量,根据参照轨迹拟合HMM模型,基于密度函数得到轨迹相似度矩阵,最后给出聚合的相似性轨迹。真实轨迹数据集上的对比实验结果表明,提出的HMM-Cluster可有效地挖掘移动对象运动模式,准确发现交通量过载情况,具有一定实用价值。
关键词
交通量过载
时空数据
轨迹聚类
隐马尔科夫模型
Keywords
traffic volume overload
spatio-temporal data
trajectory clustering
Hidden Markov Model(HMM)
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
HMM-Cluster:面向交通量过载发现的轨迹聚类方法
潘立
邓佳
王永利
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
1
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