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题名基于PB-DBSCAN的GPS数据去噪
被引量:2
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作者
汪鹏
刘泽玲
王利琴
董永峰
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北工业大学河北省大数据计算重点实验室
河北工业大学河北省数据驱动工业智能工程研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期678-683,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61806072)
天津市自然科学基金重点基金项目(19JCZDJC40000)。
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文摘
针对公交车GPS数据量大、数据密度不均匀、噪声点多等问题,提出PB-DBSCAN(pixel_based-DBSCAN,PB-DBSCAN)算法。将聚类过程中判断数据点之间的关系改为判断像素格之间的关系,减小数据点邻域中的搜索范围,加快聚类速度。因公交线路的多样性,同一聚类参数无法适应所有线路,提出一种动态参数选择的方法。在石家庄公交车GPS实际数据集上进行实验,其结果表明,PB-DBSCAN可以有效识别并过滤GPS数据集中的噪声点,实现快速聚类。与采用固定参数的算法进行比较,参数的动态选择提高了聚类准确度。
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关键词
GPS轨迹数据
基于像素格的快速密度聚类
动态参数选择
像素格
去噪
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Keywords
GPS track data
PB-DBSCAN
dynamic parameter selection
pixel grid
denoising
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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