出租車(chē)是居民出行的重要交通方式,隨著居民出行對(duì)出租車(chē)的需求增加,導(dǎo)致出租車(chē)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)出租車(chē)和乘客供需不均衡的情況從而出現(xiàn)乘客打車(chē)難、出租車(chē)空駛等問(wèn)題。隨著GPS的普及,出租車(chē)上的GPS設(shè)備產(chǎn)生了海量的軌跡數(shù)據(jù),對(duì)出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,挖掘載客熱點(diǎn)區(qū)域并進(jìn)行載客熱點(diǎn)區(qū)域的推薦,進(jìn)而可以對(duì)出租車(chē)司機(jī)提供指導(dǎo),解決乘客出行打車(chē)難以及出租車(chē)空駛等問(wèn)題。（1）在載客熱點(diǎn)區(qū)域挖掘方面,現(xiàn)有的載客熱點(diǎn)區(qū)域挖掘的研究主要使用密度聚類(lèi)的方法針對(duì)現(xiàn)有密度聚類(lèi)存在聚類(lèi)精細(xì)程度不足和算法時(shí)間復(fù)雜度過(guò)高等問(wèn)題提出了基于A*尋路算法與DBSCAN密度聚類(lèi)算法的出租車(chē)載客熱點(diǎn)挖掘方法,通過(guò)A*算法尋路并將結(jié)果存儲(chǔ)在鄰接表中,設(shè)計(jì)載客點(diǎn)提取方法,以路段為單位進(jìn)行載客點(diǎn)提取,以提高速度和精度。使用成都市浮動(dòng)車(chē)GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,本文提出的A*-DBSCAN算法可以挖掘出更精細(xì)的載客熱點(diǎn),同時(shí)聚類(lèi)與傳統(tǒng)方法相比穩(wěn)定性更好,證明了該算法的有效性。（2）在載客熱點(diǎn)區(qū)域推薦方面,傳統(tǒng)的推薦算法并不適合移動(dòng)點(diǎn)的推薦,由于出租車(chē)是移動(dòng)的,在不同的位置、不同的時(shí)間,前往各個(gè)載客區(qū)域的成本不同,載客區(qū)域的載客概率也不同。本... 

【文章來(lái)源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

圖１－１技術(shù)路線(xiàn)??１．４論文結(jié)構(gòu)??

圖２－１軌跡點(diǎn)單區(qū)域??

因?yàn)椋牵校釉O(shè)備在傳輸數(shù)據(jù)的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生很多重復(fù)數(shù)據(jù)、有偏差數(shù)據(jù)，所以??ＧＰＳ數(shù)據(jù)不能直接用于數(shù)據(jù)分析，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程??如圖２－２所示。??原始軌跡數(shù)據(jù)??Ｉ???Ｙ???越界數(shù)據(jù)剔除?—－４—＿????Ｉ?ＧＰＳ坐標(biāo)轉(zhuǎn)換???Ｉ??Ｉ?平面坐標(biāo)??數(shù)據(jù)去重?｜??Ｔ?ｕｎｉｘ時(shí)間戰(zhàn)轉(zhuǎn)????Ｉ換北京時(shí)間??跳變點(diǎn)去除??Ｉ??★??可用軌跡數(shù)據(jù)??圖２－２軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理??２．２．１數(shù)據(jù)清洗??（１）越界數(shù)據(jù)刪除??軌跡數(shù)據(jù)是成都市二環(huán)的局部區(qū)域，經(jīng)度范圍是１０４．?０４２到１０４．?１２９，緯度??范圍是３０．?６７到３０．?７２６，訂單數(shù)據(jù)的范圍是整個(gè)成都市城區(qū)。??——＾馬＾—？？成０微—??Ｏ■財(cái)ｓ?Ｉ?Ｒ｜??挪＇ｓｏ卿ｉｏ?Ｉ??？５?＜１－?ＪｉＸ－??＾?ｕ?＿??ｄ?抑：；，ｓ?＜ｓ??＝〇??夭?ｑ：：心?０?３？＾?＾２１３＝??發(fā)－；？?〇??淺－ｉｋ／ｆ?？?ｉ：?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[10]基于出租車(chē)GPS軌跡的智能推薦系統(tǒng)[D]. 姚鵬.長(zhǎng)安大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3428456