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水上交通拥挤区域的聚类分析与识别 被引量:7
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作者 刘涛 胡勤友 杨春 《中国航海》 CSCD 北大核心 2010年第4期75-78,89,共5页
水上交通拥挤区域识别对于水上交通诱导及控制具有重要的意义。针对船舶交通特点,将船舶领域概念引入DBSCAN算法,利用改进后的算法对某一海域实时的船舶动态数据进行聚类,分析出潜在的拥挤区域,最后通过交通流速度评判得到真正的拥挤区域。
关键词 水路运输 水上交通 拥挤区域 聚类分析 DBSCAN算法 交通流速度
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基于GeoHash和HDBSCAN的共享单车停车拥挤区域识别 被引量:3
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作者 洪文兴 陈明韬 +2 位作者 刘伊灵 朱嘉诚 王明磊 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1030-1037,共8页
共享单车是一种便宜、绿色环保的短途出行工具,已经成为缓解城市交通压力的重要方式.对于无桩共享单车,用户无需将自行车归还至停车桩,但这种类型的共享单车在高峰时间可能会过于拥挤.本文提出了一种共享单车停车拥挤区域识别的方法.具... 共享单车是一种便宜、绿色环保的短途出行工具,已经成为缓解城市交通压力的重要方式.对于无桩共享单车,用户无需将自行车归还至停车桩,但这种类型的共享单车在高峰时间可能会过于拥挤.本文提出了一种共享单车停车拥挤区域识别的方法.具体来说,以某市某品牌共享单车为例,首先对共享单车数据进行预处理,然后使用GeoHash算法处理经纬度坐标信息并计算判断共享单车开关锁订单属于哪个停车围栏,采用HDBSCAN(hierarchical density-based spatial clustering of application with noise)聚类算法将停车围栏聚类为停车区域,在此基础上提出了基于“留存流量与留存密度的综合指标”的方法识别停车拥挤区域.通过分析,识别出的停车拥挤区域符合实际情况.所提出的停车拥挤区域识别方法能够为“削峰填谷”引导调度提供有效的数据支持,给共享单车企业提供一定的参考. 展开更多
关键词 共享单车 GeoHash算法 HDBSCAN算法 停车拥挤区域
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