基于大数据分析的出租车轨迹挖掘与智能交通

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1、专题第 9 卷第 8 期2013 年 8 月当出租车轨迹挖掘遇见智能交通1112齐观德潘纲李石坚张大庆1浙江大学2关键词：智能交通出租车轨迹法国国立电信学院城市交通系统如同人体的血起了学术界的广泛关注，并催和朝向信息（与正北方顺时针偏液循环系统，负责输送与配置城生了许多关于智能交通服务的研转的角度）。例如表1显示的是杭[2]市的人力、物力资源，对城市的究。研究表明，使用出租车轨州市出租车轨迹数据的若干记录。经济发展与市民生活有着重要影迹数据挖掘可以帮助政府了解城由于采样设备的差异性，轨迹数响。在中国城市化进程中，城市市道路状况，交通资源与交通需据的采样频率不尽相同。以

2、杭州[3]人口急剧增加，城市规模日益扩求的分布，甚至道路与交通路线市为例，每辆出租车平均每分大，对交通资源数量和交通服务规划信息；可以帮助乘客了解出钟产生一条记录，每天可产生上质量提出了极大挑战。传统的交行的时间与费用以及交通服务质千条记录，杭州现在有上万辆出通设施和交通服务已不能满足当量；可以帮助司机推荐导航路线，租车，每天可产生千万条记录。前人们的交通需求，因而出现了改善出租车的运营策略。如何处理与分析这么多的交通堵塞、打车难等一系列问题。数据记录？从数据处理的角度来信息技术的发展将会改善轨迹数据的若干视角看，可以把轨迹数据表示为GPS城市交通系统，使我们能够快采

3、样点的集合、二维地图上的曲速共享信息，合理调度交通资简单地说，出租车轨迹数据线和关键地点构成的字符串（如源，帮助我们建立智能交通系是许多行采样记录，每一行包括图1所示）。统，提升交通服务质量。泛在当前时刻、车辆ID、经纬度、速GPS采样点的集合在最的传感设备采集城市交通数据，度、载客状态（1/0表示有/无乘客）简单的情况下，考虑一个个离散通过这些数据，我们可以了解表1出租车轨迹数据样例到城市道路结构与道路通行状时刻车辆ID经度纬度速度朝向载客状态况、交通需求和供给的情况以2009-04-01-00:00:041876120.15729530.24179301701及通

4、行时间与路线导航信息。2009-04-01-00:00:0414273120.1611830.27241929.63901这些信息的集成将会推动城市2009-04-01-00:00:042471120.1678230.28424351.862600[1]交通系统的智能化改革。2009-04-01-00:00:0414883120.06744430.0904923.7800目前，许多城市的出租车上2009-04-01-00:00:0718336120.1548530.2905270.7401已经安装了GPS设备，产生着2009-04-01-00:00:071032312

5、0.1441130.32731644.452600大量的轨迹数据。这些数据蕴含2009-04-01-00:00:1416803120.17724630.2928120101着城市交通系统的丰富信息，引2009-04-01-00:00:2116703120.4253630.23252300030第 9 卷第8 期2013 年 8 月杂。根据二八定律，大部分路段只有很少的车辆经过，关注车辆频繁经过的少量路段或位置有助当出租车轨迹挖掘遇见智能交通于简化计算。因此，轨迹可以表示成一些关键地点组成的字符串或者时间序列，使用字符串匹配[8]可以比较不同轨迹；使用概率图可以计算轨迹

6、相关的概率，[9]如搭载乘客的概率。这些关t0:1→6→9→11→12→13→14→10键地点可以是车辆经常经过的路t1:1→2→3→4→5→8→10[10][9]t2:1→2→3→4→8→10段，也可以是一些热点区域。t3:1→2→3→4→7→8→10t:1→2→3→4→7→10当关键地点是热点区域时，还可4t5:1→2→3→4→5→8→10以加入区域的语义信息，如区域t6:1→2→3→7→8→10t7:1→2→3→7→10社会功能。t8:1→2→3→4→5→8→7→4→5→8→7→4→5→8→10从轨迹分析的角度，对于同一辆出租车的轨迹（如图2所示），图1轨迹的三

7、种数据表现形式：左上为GPS点集合，右上为二维地我们关注的内容可能也会不同。图上的曲线，下方为关键位置组成的字符串泛化的传感器忽略出租[7]的GPS位置以及出租车在这些的行为模式，计算道路交通情车本身的信息，而将出租车泛[5]位置的行为。仅仅使用一些离散况，以及规划城市交通。化为一个在道路上移动的传感的GPS点，可以大致反映城市关键地点构成的字符串器。此时，使用出租车轨迹数据，[4][5]道路的轮廓。而相应的速度信出租车的整条轨迹包含丰富的信可以感知城市交通状况，重[4]息，则反映了这些路段的交通情息，但是在计算和表示上比较复建道路网结构以及实时更新