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公开(公告)号：CN108959466A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810633142.X
申请日：2018-06-20
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于BCS‑DBSCAN的出租车载客热点可视化方法及系统，该方法首先对大量出租车GPS数据轨迹进行清洗，提取GPS数据轨迹中的上车数据点或下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。迭代聚类结束后，根据标记统计查询出该各类簇中样本点数量。最终结合各类簇簇心和样本点数量，通过移动热力图模型决策阈值，对载客热点热力图渲染从而达到可视化效果。本发明可以适应大规模轨迹数据，便于识别城市出租车载客热点，多线程并行聚类速度快、精确度高，可视化效果好。
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公开(公告)号：CN108415975B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810130946.8
申请日：2018-02-08
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种基于BDCH‑DBSCAN的出租车载客热点识别方法，首先提供大量出租车GPS数据轨迹，从中剔除干扰数据；提取GPS数据轨迹中的上车数据点和下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，并采用DBSCAN算法分离出核心点，并获取核心点的邻居节点集，对核心点进行扩展簇操作，扩展簇指对核心点的邻居点进行类簇划分，并将大于最小簇点数的邻居核心点及其领域添加进簇中；根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。本发明可以适应大规模数据、便于识别类簇中心、多线程聚类速度快、精确度高。
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公开(公告)号：CN108415975A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810130946.8
申请日：2018-02-08
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于BDCH-DBSCAN的出租车载客热点识别方法，首先提供大量出租车GPS数据轨迹，从中剔除干扰数据；提取GPS数据轨迹中的上车数据点和下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，并采用DBSCAN算法分离出核心点，并获取核心点的邻居节点集，对核心点进行扩展簇操作，扩展簇指对核心点的邻居点进行类簇划分，并将大于最小簇点数的邻居核心点及其领域添加进簇中；根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。本发明可以适应大规模数据、便于识别类簇中心、多线程聚类速度快、精确度高。
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公开(公告)号：CN108959466B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810633142.X
申请日：2018-06-20
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F16/904
摘要： 本发明公开了一种基于BCS‑DBSCAN的出租车载客热点可视化方法及系统，该方法首先对大量出租车GPS数据轨迹进行清洗，提取GPS数据轨迹中的上车数据点或下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。迭代聚类结束后，根据标记统计查询出该各类簇中样本点数量。最终结合各类簇簇心和样本点数量，通过移动热力图模型决策阈值，对载客热点热力图渲染从而达到可视化效果。本发明可以适应大规模轨迹数据，便于识别城市出租车载客热点，多线程并行聚类速度快、精确度高，可视化效果好。
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