| 基于网格模型与K-Means算法的交通状态演变特征 |
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| 引用本文： | 李甜,李瑞玲,张萌萌,宋欣航,王帅琦.基于网格模型与K-Means算法的交通状态演变特征[J].山东交通学院学报,2021,29(1):15-20. |
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| 作者姓名： | 李甜 李瑞玲 张萌萌 宋欣航 王帅琦 |
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| 作者单位： | 山东交通学院交通与物流工程学院,山东济南250357;西南交通大学利兹学院,四川成都610000 |
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| 摘 要： | 为利用海量网约车轨迹数据实现对城市交通状态的高效识别与分类,对成都市网约车轨迹数据进行预处理,构建城市交通状态识别网格模型,根据模型判别网格的交通状态.利用K-Means聚类算法对不同时段的交通状态进行聚类,并将交通状态分为持续畅通型、轻度缓行型、持续缓行型、持续拥堵型4种类型,从时间维度和空间维度分析不同网格的交通状...
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| 关 键 词： | 交通状态 网约车轨迹数据 网格模型 K-Means |
Evolution characteristics of traffic state based on grid model and K-Means algorithm |
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