论文摘要
为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立Geo OD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立Geo OD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率。采用西安市近12 000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10. 12%,查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 段宗涛,龚学辉,唐蕾,陈柘
关键词: 共乘出行,群体发现,时空轨迹,维树,起讫点
来源: 计算机应用 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 长安大学信息工程学院
基金: 陕西省重点科技创新团队项目(2017KCT-29),陕西省工业科技攻关项目(2016GY078),陕西省重点研发计划项目(2017GY-072)~~
分类号: TP311.13;U491
页码: 220-226
总页数: 7
文件大小: 1283K
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