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为了综合考虑连续路段通行能力波动对旅行时间的影响,避免由单一路段通行能力的常规性波动所导致的交通异常误判,提出了一种基于路径旅行时间分析的交通异常检测算法。该算法将深圳市路网网格化为若干个地理子区,以地理子区为单位,使用ST-matching地图匹配算法将深圳市出租车GPS坐标记录点匹配到相应路段,采用基于密度的DBSCAN聚类算法计算路径旅行时间的时变异常阈值,来判定旅行时间的异常。该方法成本低廉,实施难度小,能精确灵敏地检测交通网络异常。 相似文献
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基于社交媒体大数据的交通感知分析系统 总被引：2，自引：0，他引：2
社交媒体数据中蕴含了丰富的交通状态信息,这些信息以人类语言为载体,包含了大量对交通状态的因果分析与多角度描述,可以为传统交通信息采集手段提供有力补充,近年来已成为交通状态感知的重要信息来源.本文以新浪微博为主要数据来源,分别利用支持向量机算法、条件随机场算法以及事件提取模型完成微博的分类、命名实体识别与交通事件提取,开发了基于社交媒体大数据的交通感知分析与可视化系统,可以为交通管理部门及时提供交通舆情及突发交通事件的态势、影响范围、起因等信息.在交通信息采集系统建设较为薄弱的地区,本文建立的系统可以为交通管理提供信息补充. 相似文献
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