科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着城市的快速发展,城市中人流的管理与移动模式挖掘变得越发重要。同时,随着以群智感知为代表的各种感知技术的发展,提出了智慧城市的概念,智慧城市中的大量感知数据为人流的分析提供了可能性。在智慧城市中,时空数据是最为常见的一种数据。本文基于城市中的时空数据,首先提出一种建模方法,将不同种类的时空数据表示为人流模型;然后基于聚类的思想,通过改进传统的基于密度的聚类算法来对人流的移动模式进行挖掘,提出一种人流的移动模式聚类算法:时空密度聚类(Spatio-Temporal Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,ST-DBSCAN);接着设计了一个移动模式的交通应用场景,并提出对移动模式的评价方法;最后在中国某城市的真实数据集上进行实验与分析,结果表明本文得到的移动模式结果在统一交通服务的场景下可节省25%的交通成本,验证了本文所提移动模式的有效性。
- 单位
