【摘 要】
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在商用车大数据研究领域,需在相同路况下对车辆的性能、油耗、载重等进行深入研究,那么就需要将相同轨迹的路线取出来,然后去研究这些路线上车辆的行驶状况。文章要在海量的车辆运行数据(具有时间序列)中,对路线进行聚类。首先使用射线法判断GPS点与区域(可视为多边形)的拓扑关系,得到A市到B市之间的GPS数据,然后对GPS轨迹进行网格化处理,将网格划分为0.01度,得到0-1稀疏矩阵,最后建立自适应共振理论
【机 构】
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陕西重型汽车有限公司,陕西 西安 710200
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在商用车大数据研究领域,需在相同路况下对车辆的性能、油耗、载重等进行深入研究,那么就需要将相同轨迹的路线取出来,然后去研究这些路线上车辆的行驶状况。文章要在海量的车辆运行数据(具有时间序列)中,对路线进行聚类。首先使用射线法判断GPS点与区域(可视为多边形)的拓扑关系,得到A市到B市之间的GPS数据,然后对GPS轨迹进行网格化处理,将网格划分为0.01度,得到0-1稀疏矩阵,最后建立自适应共振理论(ART)神经网络模型,对99条样本进行聚类,通过调节阈值的大小,得到合适的聚类结果。
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