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J-GLOBAL ID：202002259388462441   整理番号：20A0933793

マルチソーストラジェクトリーデータに基づく都市交通状態の細分化と識別【JST・京大機械翻訳】

Fine Division and Identification of Urban Traffic Status Based on Multi-source Trajectory Data

著者 (3件)： Wu Qunyong (福州大学空間数据wa掘与信息共享教育部重点実験室,福州350108;衛星空間信息技術綜合応用国家地方聯合工程研究中心,福州350108;数字中国研究院(福建),福州350003) ,  Hu Zhenhua (福州大学空間数据wa掘与信息共享教育部重点実験室,福州350108;衛星空間信息技術綜合応用国家地方聯合工程研究中心,福州350108;数字中国研究院(福建),福州350003) ,  Zhang Hong (福州大学空間数据wa掘与信息共享教育部重点実験室,福州350108;衛星空間信息技術綜合応用国家地方聯合工程研究中心,福州350108;数字中国研究院(福建),福州350003)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 20  号： 1  ページ： 83-90  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  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： 道路セグメントに基づく都市交通状態分析方法の不足に対して、本論文では、バスとタクシーの軌跡データを利用して、都市交通状態の細分化と識別方法を提案し、都市交通状態分析を実現した。2種類の軌跡点の速度値と空間位置値をそれぞれ正規化処理し、これを属性データとし、反復計算輪郭係数でk値を確定し、軌道点クラスタリングを完成し、二次処理方法と結合して、クラスタに対して分割と融合を行い、道路交通状態を分割した。特徴レベルでマルチソースデータ融合法を確立し,交通状態速度を計算した。正規化した速度値を属性データとして、クラスタリングを通じてサンプルを4種類に分け、4種類の都市の交通状態レベルに分類する。実験により、本論文の方法は道路交通状態の細分化を実現でき、道路の局部位置の交通状態を有効的に識別でき、さらに都市道路交通管理に意思決定サポートを提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *都市交通 ,  道路 ,  道路交通 ,  *都市 ,  二次処理 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  状態分析 ,  *トラジェクトリー ,  タクシー ,  正規化 ,  データ融合
準シソーラス用語： 細分化 ,  属性データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  交通 ,  細分化 ,  識別