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在车联网应用发展的背景下,许多城市的私家车和出租车上安装了配备GPS 设备的智能终端, 产生着大量的时空轨迹数据.为挖掘这些数据蕴含的驾驶员出行特征, 本文以北京市出租车时空轨迹数据为例,基于时空GIS 的视角提出并实现了驾驶员居住 地挖掘方法和作息规律性分析方法. 样本实验结果一方面展示了驾驶员居住地空间分 布,另一方面表明作息规律性总相似度在0.6–1之间的驾驶员数量较多,占到了总数的 73.75%.通过本文方法挖掘的信息可为出租车的管理提供辅助决策,方法同样适用私家 车时空轨迹数据的挖掘,对私家车出行规律的研究和掌握更有意义. 相似文献
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提出并实现了一种基于手机定位轨迹数据的出行行程识别方法.通过速度对轨迹点进行划分,将低于一定速度阈值以下的轨迹点合并为候选停留位置,再利用距离阈值和时间阈值对候选停留位置进行合并,从而确定出真正的停留点,继而自动统计出行次数和出行时间.该方法解决了手机定位数据的定位漂移和抖动的问题,行程识别精度高,识别结果可为交通规划工作提供相关数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期. 相似文献
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