[发明专利]基于时空聚类分析算法的交通出行起讫点识别方法

摘要

本发明公开了一种基于时空聚类分析算法的交通出行起讫点识别方法，用手机GPS定位仪采集居民一天完整出行时空定位数据；对采集的数据进行预处理，剔除异常数据并修补缺失数据；利用基于密度的时空聚类分析算法识别交通出行起讫点；按不同用户及用户出行时间顺序统计形成最终交通出行起讫点识别结果。本发明充分利用了手机GPS定位技术高精度、可连续追踪出行轨迹的特征，并发挥基于密度的时空聚类分析算法的识别优势，解决传统空间聚类算法在识别实际出行端点上的不足，实现利用手机定位数据进行居民交通出行起讫点信息智能识别。该方法可用于大范围、自动化的居民交通出行起讫点信息采集。

主权项

1.一种基于时空聚类分析算法的交通出行起讫点识别方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤一、用手机GPS定位仪采集居民一天完整出行时空定位数据；/n步骤二、对步骤一采集的数据进行预处理，剔除异常数据并修补缺失数据；/n步骤三、利用基于密度的时空聚类分析算法识别交通出行起讫点：/n(1)确定E邻域内的样本点数MinPts：以累计概率达到特定百分比的出行端点停留时长作为MinPts；/n(2)确定空间距离半径Eps：统计每个轨迹点的邻域内包含MinPts个点时所需的邻域半径，并绘制成折线图，找出折线图中存在的拐点，以此拐点的距离作为Eps；/n(3)确定时间距离△T：△T＝MinPts；/n(4)以上述三个参数作为相应的点簇拓展条件寻找密度相连对象的最大集合作为点簇，将这些点簇作为出行起讫点，点簇的时长即为出行起讫点停留时长，点簇的经纬度位置即为起讫点地理位置；/n步骤四、按不同用户及用户出行时间顺序统计形成最终交通出行起讫点识别结果，包含居民一天完整出行过程中所有出行起讫点的时间段和位置信息。/n