| 基于GPS数据的城市常发性拥堵区域识别方法 |
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| 引用本文： | 杨海强,安实,王健.基于GPS数据的城市常发性拥堵区域识别方法[J].科学技术与工程,2018,18(13). |
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| 作者姓名： | 杨海强 安实 王健 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 识别城市交通常发性拥堵区域,能够为交通管理部门和规划部门提供相应的改进建议,对城市道路网络健康运行具有重要作用。城市交通拥堵判别方法存在两个难题:基于传统检测器方法应用的局限性;基于路段级别的方法存在费工费时的地图匹配问题。针对这两个问题,提出基于车辆GPS轨迹数据的网格级别的拥堵判别方法;并利用改进的具有噪声应用的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法识别城市常发性拥堵区域。基于哈尔滨市城市道路网络、出租车和公交车GPS轨迹数据进行算例分析,结果表明,其能够有效判别基于网格的交通拥堵,并成功识别城市常发性拥堵区域。
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| 关 键 词： | 智能交通 常发性拥堵 聚类算法 GPS轨迹 出租车 公交车 |
| 收稿时间： | 2017/10/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/1/12 0:00:00 |
The Method of Identifying Urban Recurrent Congestion Area Based on GPS Data |
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| Yang Haiqiang,An Shi and Wang Jian.The Method of Identifying Urban Recurrent Congestion Area Based on GPS Data[J].Science Technology and Engineering,2018,18(13). |
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| Authors: | Yang Haiqiang An Shi and Wang Jian |
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| Institution: | Harbin Institute of Technology,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intelligent transportation recurrent congestion clustering algorithm GPS trajectory taxi bus |
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