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出租車全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)中蘊含城市交通和移動對象行為的宏觀信息，從中可以挖掘出有價值的異常軌跡模式。將位置和幾何形狀、行駛時間分別作為出租車軌跡的空間與時間特征，根據(jù)特征偏離情況劃分時間、空間和時空異常軌跡。從軌跡數(shù)據(jù)中提取相同起終點的軌跡集，將軌跡劃分成軌跡片段，計算軌跡間的相似度并進行基于距離和密度的聚類，在空間特征上初步分離出頻繁和稀疏軌跡，根據(jù)數(shù)據(jù)異常判定的ka準則確定時間特征異常的分離閾值，對時間特征進行再次劃分，最終實現(xiàn)出租車異常軌跡檢測。實驗結(jié)果表明，該方法能從異常軌跡中挖掘出個性化路線、異常停留位置和交通路段，為智能交通、物流高效規(guī)劃和執(zhí)行等提供參考信息。
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