【摘 要】
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传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根
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传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根据出租车的轨迹数据提出一种路径规划方法,主要包括三个部分:首先,利用出租车数据挖掘司机在路径选择上的经验,提取经验轨迹形成经验轨迹集;然后,根据出租车在各经验路段各时段的速度和频次利用贝叶斯分类器对路网进行分层,构建分层路网;最后,使用分层路径规划算法实现层次路径规划。以北京市GPS数据为研究对象,将该方法与经典路径规划算法的结果进行比较。结果表明,该方法得到的路径可以综合考虑各种因素,得到实际行驶中的较快路径。
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