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基于交通网格划分的出租车轨迹数据的空间聚类方法

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简介：
本研究提出了一种创新性的空间聚类方法，通过将城市划分为细粒度的交通网格，并在此基础上对出租车轨迹数据进行分析和聚类。此方法能够有效揭示城市出行模式及热点区域，为智能交通系统的优化提供支持。 一种基于交通网格划分的出租车轨迹数据空间聚类方法指出，作为最常用的交通出行方式之一，出租车运行轨迹不仅包含了道路网络的交通信息，还反映了乘客的行为特征。对这些轨迹进行分析具有重要意义。

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  • 基于交通网格划分的出租车轨迹数据的空间聚类方法
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    本研究提出了一种创新性的空间聚类方法，通过将城市划分为细粒度的交通网格，并在此基础上对出租车轨迹数据进行分析和聚类。此方法能够有效揭示城市出行模式及热点区域，为智能交通系统的优化提供支持。 一种基于交通网格划分的出租车轨迹数据空间聚类方法指出，作为最常用的交通出行方式之一，出租车运行轨迹不仅包含了道路网络的交通信息，还反映了乘客的行为特征。对这些轨迹进行分析具有重要意义。
     
  • MATLAB.rar_fcm_matlab网格划分_区间算法_优化的聚类方法_网格聚类
    优质
    本资源为MATLAB代码包，包含基于FCM（模糊C均值）算法的改进型网格划分及区间优化聚类方法，适用于复杂数据集的高效分析和处理。 改进的FCM聚类算法通过网格划分初始聚类区间。
     
  • 出租车轨迹数据-数据集
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    本数据集包含大量真实出租车行驶记录，详细描绘了城市内车辆移动轨迹，为交通分析与智能出行研究提供宝贵资料。 这里提供了一个准确的数据集，描述了在葡萄牙波尔图市运行的所有442辆出租车的全年轨迹（从2013年7月1日至2014年6月30日）。这些出租车通过安装在车辆中的移动数据终端与出租车调度中心相连进行操作。该数据集有助于学习地理空间分析和轨迹处理领域的基本方法。
     
  • 出租车行驶轨迹数据
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    出租车行驶轨迹数据记录了城市中大量出租车在不同时间、地点的运行路线和状态信息，为交通规划、车辆调度及智慧城市研究提供了宝贵的数据支持。 出租车轨迹数据可用于大数据轨迹数据分析实验，并能用于相关分析。
     
  • 基于Python的出租车轨迹数据可视化分析.zip
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    本项目为基于Python的出租车轨迹数据分析与可视化工具包。通过读取、处理和解析出租车行驶数据，运用matplotlib和folium库生成直观的地图热力图及路线图，帮助用户深入理解城市交通模式和优化出行方案。 《基于Python的出租车轨迹数据分析与可视化》是一个个人大作业项目源码包，评审分数达到95分以上，并经过严格调试确保可以运行。即使是编程新手也可以放心下载使用。该项目资源主要适用于计算机相关专业的学生或从业者，也可作为期末课程设计、期末课程大作业等项目的参考材料，具有较高的学习价值。
     
  • 轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering
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    轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。
     
  • 北京的出租车行驶轨迹数据
    优质
    本数据集包含北京市内大量出租车在某段时间内的实时行驶记录，详细描绘了车辆移动路径及其时间分布特征。 这段数据包含了北京市10357辆出租车一周的行驶轨迹记录。每个记录包括车辆ID、时间（精确到秒）、经度以及纬度四个字段。例如： - 车辆id：1，时间：2008年2月2日 15:36:08，经度：116.51172，纬度：39.921231； - 时间：2008年2月2日 15:46:08，经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:46:08（重复记录），经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:56:08，经度：116.51627，纬度：39.91034。
     
  • 出租车轨迹数据的可视化分析：Taxi-Trajectories
    优质
    《Taxi-Trajectories》专注于出租车行驶路径的数据可视化与深入分析，旨在探索城市交通模式及优化方案。 Taxi-Trajectories用于可视化分析出租车轨迹数据。
     
  • 基于空间相似度的距离K均值轨迹聚类
    优质
    本研究提出了一种改进的距离K均值算法，通过引入空间相似度来优化轨迹数据的聚类效果，增强了对移动对象复杂行为模式的理解和分析能力。 针对轨迹序列长度不固定的特点，计算轨迹间的距离，并采用K均值算法对轨迹样本进行聚类。