许春晖, 张安勤, 陈 钰

(上海电力大学 计算机科学与技术学院, 上海 200090)

城市的发展使得市民对出行的便利、速度的要求随之提升。对于城市交通而言,出租车司机能快速地接到顾客,可有效缓解交通问题,提高市民对城市交通的满意度。对于出租车司机而言,准确找到乘客多的地方可以接到更多的顾客,收入也会相应增加。

出租车轨迹具有时空特征。冯琦森[1]利用出租车GPS轨迹数据分析识别居民感兴趣的热点路径和区域。张俊涛等人[2]提出了一种基于高斯定律的轨迹挖掘方法,发现城市居民出行行为的时空特征以及城市的热点区域。马云飞[3]利用空间聚类算法对出租车轨迹点数据进行时空数据挖掘,获取其隐含的出行规律信息。SUN J等人[4]开发了一种新的基于聚类的方案,可以利用基于轨迹和道路特征的多源信息来推荐出租车取车点。ZHU W等人[5]通过对各种交通影响因素的综合,以保证接驳点的设置与实际交通状况适应。

城市的变化在时间的分布上具有周期性,在空间的分布上也具有一定的规律。MAO F等人[6]提出城市居民的出行在时间上具有一定的周期性,在一天的完整时刻表上具有上下班高峰时间,也有深夜的交通流低谷时间。在工作日与休息日,城市居民的主要出行活动也不同。在空间上,QI G D等人[7]初步考虑了3个典型的类别区域,通过出租车轨迹分析可以很准确地分析出该区域出租车数量和社会活动模式。

出租车空间轨迹的聚类有不少难点。……