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一种改进人流的移动模式聚类算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.18 MB | 2021-05-08

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　　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。冋时，随着以群智感知为代表的各种感知技术的发展，提出了智慧堿市的概念，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，将不冋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弌进行挖掘，提岀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。

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