排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 62 毫秒
1
1.
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持. 相似文献
2.
现有公交大站快车站点选择方法存在未考虑站点枢纽作用,以及未融合多源数据等不足.本文引入复杂网络理论,融合公交车和出租车客流数据,提出一种综合考虑站点客流,潜在客流及交通枢纽作用的多指标协同的公交大站快车站点推荐方法.该方法基于公交客流,线路数据和出租车客流数据,分别计算公交线路站点客流集散量和潜在客流集散量;通过构建有... 相似文献
1