【摘 要】
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在公共安全领域,车辆聚集事件常被学者研究,但现有模式大多忽略现实路网中车辆的运动形态从而很难应用于实际场景.文章基于大规模车辆时空轨迹数据,考虑双向路网车辆运动形态的聚类方法,设计了双向汇聚模式挖掘算法(BCPM),识别可能发生的异常聚集并进行预警定位.该模式考虑聚集行为的方向性,通过对双向行驶车辆方向的考虑,识别出贴合现实意义的异常点,减少“停车场”及路口聚集的干扰.文章算法包括轨迹数据预处理;双向路网密度峰值点聚类;单时刻异常识别;连续时段双向汇聚模式识别.利用真实车辆轨迹数据实验,并与汇聚模式CPM
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,北京100191
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在公共安全领域,车辆聚集事件常被学者研究,但现有模式大多忽略现实路网中车辆的运动形态从而很难应用于实际场景.文章基于大规模车辆时空轨迹数据,考虑双向路网车辆运动形态的聚类方法,设计了双向汇聚模式挖掘算法(BCPM),识别可能发生的异常聚集并进行预警定位.该模式考虑聚集行为的方向性,通过对双向行驶车辆方向的考虑,识别出贴合现实意义的异常点,减少“停车场”及路口聚集的干扰.文章算法包括轨迹数据预处理;双向路网密度峰值点聚类;单时刻异常识别;连续时段双向汇聚模式识别.利用真实车辆轨迹数据实验,并与汇聚模式CPM算法对比,说明本算法的有效性.文章提出的双向汇聚模式挖掘算法对交通异常事件预警具有重要指导意义.
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