论文摘要
大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。
论文目录
1 出租车轨迹数据 1.1 数据内容 1.2 数据特点 （1） 覆盖范围广。 （2） 采样密度高。 （3） 位置精度高。 （4） 数据规模大。 （5） 蕴含信息丰富。 1.3 数据预处理 1.4 开放数据集2 研究趋势分析3 出租车轨迹数据挖掘方法 3.1 空间统计 3.1.1 探索性空间分析 3.1.2 空间聚类 3.1.3 空间回归分析 3.1.4 密度分析 3.1.5 其他方法 3.2 时间序列方法 3.3 图论与复杂网络 3.3.1 路径搜索方法 3.3.2 可达性衡量方法 3.3.3 社区发现方法 3.3.4 中心性分析方法 3.4 机器学习 3.4.1 神经网络 3.4.2 贝叶斯分类 3.4.3 支持向量机 3.4.4 遗传算法4 出租车轨迹数据挖掘应用 4.1 智能交通 （1） 交通状态分析。 （2） 出租车运营管理和支持。 （3） 路径规划与异常检测。 4.2 资源与环境保护 4.3 城市规划 （1） 城市规划优化。 （2） 路网更新。 4.4 社会感知 （1） 城市人群出行规律。 （2） 人类移动特性。5 研究展望 5.1 支持轨迹大数据实时清洗、管理、挖掘的高性能计算 5.2 基于泛在信息融合的跨领域研究 5.3 基于轨迹大数据的城市和城市群建设与管理的新型应用 5.4 结合轨迹数据与新兴信息技术的创新研究
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴华意,黄蕊,游兰,向隆刚
关键词: 轨迹数据,数据挖掘,出租车轨迹,综述
来源: 测绘学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北大学计算机与信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(41771474)~~
分类号: TP311.13;U491
页码: 1341-1356
总页数: 16
文件大小: 1292K
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标签：轨迹数据论文; 数据挖掘论文; 出租车轨迹论文; 综述论文;
