| 基于DBSCAN算法的城市车辆出行次数建模及应用 |
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| 引用本文： | 邓天民,高超,朱杰,屈治华. 基于DBSCAN算法的城市车辆出行次数建模及应用[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(35) |
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| 作者姓名： | 邓天民 高超 朱杰 屈治华 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学,江苏中设股份集团有限公司,重庆交通大学,重庆交通大学 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划，重庆市科技人才培养计划 |
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| 摘 要： | 车辆出行次数是城市车辆出行的基本特征之一,一般采用抽样调查获得。利用城市车辆RFID(radio frequency identification)出行数据,提出了一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法的车辆出行次数计算方法。首先,利用k-差值法计算出DBSCAN算法中ε-邻域半径;然后,利用车辆一周(月、季度、年)的RFID轨迹链数据进行DBSCAN密度聚类,获取车辆出行时间特征和出行次数。实验表明,该方法具有较高的准确性,实现简单。
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| 关 键 词： | 密度聚类 DBSCAN算法 RFID数据 车辆出行次数 |
| 收稿时间： | 2018-08-14 |
| 修稿时间： | 2018-08-14 |
Modeling of Urban Vehicle Trip Times and Application Based On DBSCAN Algorithm |
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| Deng Tian Min,and. Modeling of Urban Vehicle Trip Times and Application Based On DBSCAN Algorithm[J]. Science Technology and Engineering, 2018, 18(35) |
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| Authors: | Deng Tian Min and |
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| Affiliation: | Chongqing Jiaotong University,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | density clustering DBSCAN algorithm RFID data vehicle trip times |
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