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J-GLOBAL ID：201702218299070155   整理番号：17A0300363

都市交通応用向けの移動対象クラスタリングアルゴリズムの比較研究【JST・京大機械翻訳】

Algorithm Comparison for Clustering of Moving Objects in Traffic System

著者 (5件)： Liu Wenkai (Department of Geo-informatics,School of Geosciences and Info-physics,Central South University) ,  Tang Jianbo (Department of Geo-informatics,School of Geosciences and Info-physics,Central South University) ,  Cai Jiannan (Department of Geo-informatics,School of Geosciences and Info-physics,Central South University) ,  Xiong Qiangqiang (Department of Geo-informatics,School of Geosciences and Info-physics,Central South University) ,  Liu Qiliang (Department of Geo-informatics,School of Geosciences and Info-physics,Central South University)
資料名： Dili Yu Dili Xinxi Kexue  (Dili Yu Dili Xinxi Kexue)
巻： 32  号： 6  ページ： 69-74  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2669A  ISSN： 1672-0504  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 移動オブジェクトクラスタリングアルゴリズムは,都市交通システムにおける移動オブジェクトの動的クラスタリングに広く使用されているが,しかし,都市交通における既存の移動オブジェクトクラスタリングアルゴリズムの実際の効果については,客観的分析と評価が欠如している。そのため、本論文では、4種類の代表的な移動対象クラスタリングアルゴリズム(SWARMモデル、CONVOYモード、PLATOONモード、MOVING CLUSTERモデル)を選択し、北京市タクシー移動データにおける渋滞現象マイニングに対して実験分析と比較を行った。1)パターンの数,パターンの生存期間,およびパターンの移動距離を定義して,既存のアルゴリズムの輻輳現象を定量的に評価して比較する。2)異なる閾値の閾値と閾値の閾値を用いて,移動体のクラスタリング結果に対する閾値の影響を解析した。実験結果は,4つのパターンにおけるCONVOYパターンが虚假擁堵現象をマイニングする確率が最も低いことを示し,輻輳現象をマイニングする能力が最も強いことを示した。4種類の移動対象クラスタ化方法は閾値の設定に対して比較的敏感であり、時間連続性制約はクラスタリング結果に対して顕著な影響がある。最後に,都市交通応用における既存のアルゴリズムの適用性に関するいくつかの提案を与えた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動体 ,  適応性 ,  *クラスタ化 ,  連続性 ,  *アルゴリズム ,  *都市交通 ,  制約条件 ,  タクシー
準シソーラス用語： 移動距離 ,  北京市 ,  動的クラスタリング ,  *比較研究 ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： moving objects ,  clustering analysis ,  GPS trajectories

分類 (1件)： 都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  交通 ,  応用 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  研究