基于出租车GPS数据的载客热点可视化的研究与应用

摘要

随着城市居民收入的不断增加，时间管理意识的不断加强，越来越多的人选择以出租车作为其出行的交通工具，从而引起了出租车的市场蓬勃发展。通常情况下出租车上都配备有GPS的终端，这些终端会定时地向出租车的调度中心发送一些实时状态信息，比如出租车的经度、纬度、出租车的行驶方向和是否载客的信息等。慢慢地随着时间的推移，出租车公司收集和保存了海量的出租车轨迹数据。现如今，越来越多的人投入到挖掘这些数据的行列之中，使其成为了当前城市交通大数据的研究热点之一。 以往的出租车载客热点可视化方法，可视化效果不突出，一些关键的热点区域的具体位置不够精准，会导致最终提供给用户的信息有误差，不能很好的为出租车公司与司机所利用。同时可视化界面的设计也有待提升，不能很直观地体现出租车GPS数据隐藏的其他信息。基于上述的问题。本文的主要内容如下： 第一：数据预处理和地图匹配：首先处理收集到的GPS数据和OSM地图数据。删除不符合规则的数据并修复丢失的数据。通过几何法地图匹配，修正读取到的出租车载客点，从而校正收集到的原始GPS载客热点，完成数据的准备工作。 第二：改进DBSCAN算法：本文根据载客点在道路分布情况选择了基于密度聚类的DBSCAN算法。考虑到实际道路中绿化带、红绿灯等交通限制，设计了一种基于道路限制的DBSCAN改进算法。本文设计的算法把出租车在道路上的行程距离引入到了DBSCAN算法之中，替代了以往DBSCAN算法计算两点欧式距离的相似度度量方式。从而避免了因为参数选择过大而导致聚类效果递减的不足。 第三：可视化的功能实现以及结果分析：满足本文的可视化的具体要求，并把大量、多维的出租车GPS载客热点数据转换为供观测者感知的图形、符号和颜色，为出租车公司的规划和居民出行提供了可靠的依据。

目录

声明

1 引言

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3研究目的及主要内容

1.4论文组织结构

2 可视化的相关理论背景

2.1出租车GPS与数据介绍

2.2聚类算法理论

2.3 数据可视化介绍

2.4本章小结

3 数据预处理与地图匹配

3.1数据预处理

3.2地图匹配

3.3 本章小结

4 聚类分析及热点区域挖掘

4.1聚类分析

4.2热点区域挖掘

4.3本章小结

5 可视化实现及结果分析

5.1可视化界面设计

5.2可视化相关功能实现

5.3可视化结果分析

5.4本章小结

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间所取得的研究成果

致谢