结合Canopy-K-means算法和出租车轨迹数据的公交车站预测方法

• 作者: 刘旭 施昆 陈云波 黄强
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 出租车轨迹数据 Canopy-K-means算法 公交车站 公交车的发车频率
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 63-68
• 页数: 6页
• 分类号: P23
• 语种: 中文

摘要

公共交通轨迹的规划和站点确定是很困难的,而出租车的GPS数据用处很大,能够挖掘出人们活动的热点,因此利用出租车的GPS数据有助于规划公交站点.本文基于武汉市出租车轨迹数据,提出了一种基于Canopy-K-means算法的公共交通站点的预测方法.该方法通过引入Canopy-K-means改迸聚类算法,得到客源地的出行热点区域,并将该区域和已有公交站点对比,分析公交站点存在的合理性;然后采用数理统计的方法,对客流量的时空分布特征迸行研究.采用武汉市2014年7月31日—2014年8月12日2064台出租车的GPS坐标数据迸行研究,试验结果表明:该方法能有效判断公交站点位置的合理性,为公交车发车频率提供辅助决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施昆		103	445	12.0	17.0
2	陈云波		10	35	3.0	5.0
3	黄强		12	16	2.0	3.0
4	刘旭		3	5	1.0	2.0