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摘要
基于共享单车骑行轨迹数据，提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法。首先，以隐马尔科夫模型（HMM）的匹配算法为基础，提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法。然后，基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集，利用停驻点集的特征以及定位数据规律实现了关键参数的计算，给出了轨迹数据路网匹配的算法流程。最后，利用匹配后的轨迹数据，提出了基于离群检验的路段骑行质量快速识别方法。以北京市某区域为对象进行了案例分析，并通过沉浸式骑行体验和骑行环境调查相结合方式，验证了本文方法的准确性为87.7%。
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单位北京交通发展研究院; 北京交通大学; 交通运输学院
