出租车轨迹数据的南京人群出行模式挖掘

针对现有出租车轨迹数据挖掘中时间序列邻近度量方法存在的问题,提出一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,进而研究城市人群出行行为的时空差异。以南京市为例,结合电子地图对出行模式的空间分布特征进行分析,证明了本文所提出的方法的有效性。实验结果表明:在空间分布上,工作日出租车出行模式按照平均出行频次由高到低排序,从城市中心向四周扩散,呈中心环状分布,出行模式区域界限较为明显,同类出行模式分布区域对应相似的功能。提出了一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,有效地分析城市人群出行行为的时空差异。