基于信息瓶颈方法的出租车空载聚集区聚类算法

• 作者: 叶阳东 姬波 肖煜
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 物联网 智能交通 空载出租车 信息瓶颈方法 聚类
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2139-2143
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4562字
• 语种: 中文

摘要

在交通物联网中,出租车以其方便、快捷的特性扮演着重要角色.但是,出租车服务的动态、随机和异步并发的特性使得其难以采用微分、差分等数学方法描述.其中,出租车空载问题是公认的智能交通的最大难题之一.提出在GPS数据的基础上,基于信息瓶颈方法来聚类城市内出租车的空载聚集区域,从而指导空载车辆规避这些区域,以此达到提高出租车载客率的效果.出租车空载聚集区聚类算法将出租车视为原变量,GPS数据视为相关变量.目标是寻求压缩变量,在尽可能压缩出租车簇的个数的同时,最大化保留空载聚集区域的相关信息.在某城市出租车的真实GPS数据集上的相关实验表明,算法可以准确识别空载聚集区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬波	郑州大学信息工程学院计算机科学技术系	30	116	6.0	9.0
2	叶阳东	郑州大学信息工程学院计算机科学技术系	69	612	14.0	22.0
3	肖煜	河海大学商学院	6	75	4.0	6.0