基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了解城市公共交通出行的时空特征,改善城市公交的运营服务,提升居民公共交通出行效率,对居民使用公共交通出行下车站点及下车时间的计算方法进行研究.利用出行链的思想,对连续出行的乘客采用阈值内最近邻算法判定公交下车站点信息.针对一些出行链头部或尾部断裂的情况,通过分析乘客中长期历史乘车记录,利用Mean Shift聚类算法得出每个乘客的居住地中心点O与工作地中心点D,采用阈值内最近邻算法计算离工作地中心或居住地中心最近的距离,从而对下车站点进行补充.实验结果表明,该方法能补充居民行程中85%的下车站点及时间,且准确率较高.
推荐文章
基于Mean Shift的红外目标自动跟踪方法
红外目标
形心定位
自动跟踪
Mean Shift
基于Mean Shift聚类的边缘检测方法
边缘检测
MeanShift
核密度估计
ADM
基于IC卡数据的公交下车站点区间不确定性客流推导方法
公交客流OD
区间不确定性理论
IC卡数据
GPS数据
下车站点
基于自适应尺度的Mean-shift跟踪算法
图像处理
Mean-shift算法
自适应
尺度空间
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于Mean Shift的公交下车站点判定方法
来源期刊 软件导刊 学科
关键词 智能公交 出行链 Mean Shift 公交下车站点 最近邻算法
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 计算机软件与理论
研究方向 页码范围 145-149
页数 5页 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.201752
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (43)
共引文献  (35)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1817(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2008(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2009(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2010(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(10)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(5)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2015(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
智能公交
出行链
Mean Shift
公交下车站点
最近邻算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
论文1v1指导