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出租车GPS轨迹数据可视化研究

牛丹丹  
【摘要】:随着智慧城市的兴起,交通数据的规模迅速增长,传统交通数据分析方法已经很难再适用,这给解决城市问题和构建智慧城市带来了新的机遇和挑战。随着大数据可视化技术的兴起,它通过图形表现数据的内在规律,利用交互的形式实现数据的层次化展示,在分析交通数据、发现交通问题以及辅助决策中扮演着越来越重要的角色。出租车作为城市交通的重要组成部分,对反映居民出行活动规律具有重要指征作用。车辆GPS轨迹数据记录了城市各个方面的状态,蕴含了大量的居民出行信息,可以应用于城市规划、智能交通等多个领域。本文以出租车GPS轨迹数据为研究对象,提出一种集成聚集可视化、特征可视化的轨迹数据可视分析方法,基本思想为借助人类对图像等可视化图形的先天认知优势,通过一系列自动分析算法和可视化算法处理数据,利用多视图协同和地图可视化界面相结合的方法帮助用户分别从宏观和微观两个方面对城市交通运行状况进行分析,挖掘出租车乘客出行特征的时空变化规律,同时开发了一个可视化原型系统来支撑可视化分析。本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)轨迹数据压缩及出租车行驶轨迹可视化分析。提出了一种顾及用户需求及轨迹结构复杂度的轨迹压缩算法,实验结果表明该算法可以有效地保留车辆的行驶特征,在保证压缩率的同时可以有效地减小误差。最后借助可视化技术来可视分析道路车辆行驶轨迹,挖掘城市道路交通状况。(2)上/下客热点提取及可视化分析。根据出租车GPS轨迹数据得到乘客上下客点,并设计了一种改进的密度聚类算法(KDE+G-DBSCAN)对其进行了聚类分析,生成上/下客热点,最后采用聚类图标的方式对不同时段上下客点的分布进行了可视化分析。(3)出租车乘客出行特征提取及可视化分析。首先通过数据挖掘算法从轨迹数据中提取乘客出行特征数据,如道路运行车辆数、出行需求、实载率等。然后针对不同出行特征使用多视图可视化技术对其进行可视化分析,并设计了相应的可视化交互事件。(4)构建可视化原型系统。本文利用D3.js构建了一个可视化原型系统,使用多视图可视化技术,实现了出租车GPS轨迹数据的可视化,并根据可视化结果,结合西安市交通现状进行了可视化分析。本文的可视化方法运用多种自动算法处理繁琐复杂的任务,同时在可视分析过程中强调了人处理高层次任务原则,最终的可视化界面清晰地还原了道路的交通运行状况。


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