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基于增量聚类的道路网络中移动对象聚集模式检测算法设计
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作者 周怡 薛丹 唐琪琪 《湖南邮电职业技术学院学报》 2024年第3期39-44,74,共7页
随着位置获取技术的发展,人们采集了大量的移动对象轨迹数据,为了使交通管理精细化,利用这些数据来精确提取道路网中的拥堵或热点区域就变得越来越重要。提出一种基于增量聚类的移动对象聚集模式检测算法,以精确提取道路网络中的拥堵或... 随着位置获取技术的发展,人们采集了大量的移动对象轨迹数据,为了使交通管理精细化,利用这些数据来精确提取道路网中的拥堵或热点区域就变得越来越重要。提出一种基于增量聚类的移动对象聚集模式检测算法,以精确提取道路网络中的拥堵或热点区域。算法通过初始聚类和增量聚类更新聚类特征,并利用聚类特征计算聚类半径进行热点检测,通过实测数据和合成数据验证了算法有效性。结果表明,该算法能有效检测聚集模式并计算其生命周期,为道路网络拥堵和热点区域检测提供新方法。 展开更多
关键词 移动对象轨迹 增量聚类 聚集模式检测算法
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基于兴趣度和k均值聚类算法的热点区域分析 被引量:2
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作者 曾艳秋 洪成蹊 《宜春学院学报》 2018年第12期47-49,共3页
基于出租车移动对象轨迹数据,采用k均值聚类算法,提取热点区域。定义了热点区域热度指标和车辆对热点区域的兴趣度指标等。并在此基础上,研究了深圳市出租车的热点区域及其热度,出租车对热点区域的兴趣度等。结论对指引出租车选取兴趣... 基于出租车移动对象轨迹数据,采用k均值聚类算法,提取热点区域。定义了热点区域热度指标和车辆对热点区域的兴趣度指标等。并在此基础上,研究了深圳市出租车的热点区域及其热度,出租车对热点区域的兴趣度等。结论对指引出租车选取兴趣区域、合理规划行程及行车方案有实际的参考借鉴意义。 展开更多
关键词 移动对象轨迹数据 热点区域 兴趣度 K均值聚类
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