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基于ETC收费流水数据的非法客运车辆特征研究
1
作者
田钦瑞
李桥兴
+2 位作者
俞杰
杨城
苏锦玉
《物流工程与管理》
2023年第4期124-128,161,共6页
非法客运车辆的频繁通行影响了道路运输的安全和市场秩序的稳定。文中基于改进的K-means^(++)算法构建了非法客运车辆识别方法,并以贵州省贵阳市高速公路400万余条数据做实证研究,构建与通行天数等与时间相关的6个聚类特征变量,对约26...
非法客运车辆的频繁通行影响了道路运输的安全和市场秩序的稳定。文中基于改进的K-means^(++)算法构建了非法客运车辆识别方法,并以贵州省贵阳市高速公路400万余条数据做实证研究,构建与通行天数等与时间相关的6个聚类特征变量,对约26万样本车辆进行聚类分析得到疑似非法客运车辆的分布情况,从车牌、时间和空间等方面获得疑似非法客运车辆的出行特征:车牌分布以贵阳本地车牌为主并占比约80%;非工作日客运车辆无明显进出站高峰期,而工作日客运车辆的进站高峰期为8-10点和出站高峰期为17-18点;车辆最常用的出行路线为贵州乌当站与贵州综保站间的往返路线;最大嫌疑车辆为在工作日9∶00-10∶00间进入贵阳市乌当收费站点的贵阳本地牌照车辆。研究结果既为贵阳市打击非法营运车辆提供可靠的分析依据,也为其他城市交通运输管理提供方法借鉴。
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关键词
非法客运车辆
etc收费流水数据
出行特征
聚类分析
K-means^(++)
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职称材料
题名
基于ETC收费流水数据的非法客运车辆特征研究
1
作者
田钦瑞
李桥兴
俞杰
杨城
苏锦玉
机构
贵州大学管理学院
贵州智通天下信息技术有限公司
出处
《物流工程与管理》
2023年第4期124-128,161,共6页
基金
贵州省哲学社会科学规划联合基金课题“基于自组织理论的贵州省大数据产业生态系统演化机理研究”(18GZLH04)。
文摘
非法客运车辆的频繁通行影响了道路运输的安全和市场秩序的稳定。文中基于改进的K-means^(++)算法构建了非法客运车辆识别方法,并以贵州省贵阳市高速公路400万余条数据做实证研究,构建与通行天数等与时间相关的6个聚类特征变量,对约26万样本车辆进行聚类分析得到疑似非法客运车辆的分布情况,从车牌、时间和空间等方面获得疑似非法客运车辆的出行特征:车牌分布以贵阳本地车牌为主并占比约80%;非工作日客运车辆无明显进出站高峰期,而工作日客运车辆的进站高峰期为8-10点和出站高峰期为17-18点;车辆最常用的出行路线为贵州乌当站与贵州综保站间的往返路线;最大嫌疑车辆为在工作日9∶00-10∶00间进入贵阳市乌当收费站点的贵阳本地牌照车辆。研究结果既为贵阳市打击非法营运车辆提供可靠的分析依据,也为其他城市交通运输管理提供方法借鉴。
关键词
非法客运车辆
etc收费流水数据
出行特征
聚类分析
K-means^(++)
Keywords
illegal passenger vehicles
ETC toll pipeline data
travel characteristics
cluster analysis
K-means^(++)
分类号
D922.296 [政治法律—经济法学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ETC收费流水数据的非法客运车辆特征研究
田钦瑞
李桥兴
俞杰
杨城
苏锦玉
《物流工程与管理》
2023
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参考文献
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