一种基于DBSCAN聚类算法的出行与活动模式识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610066709.0
IPC分类号：G06F16/906
申请日期：
2016-01-29
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于DBSCAN聚类算法的出行与活动模式识别方法
申请号	CN201610066709.0	申请日期	2016-01-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-07-06	公开/公告号	CN105740904A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/906	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;0;6查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市四牌楼2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	叶智锐;施晓蒙;汤斗南;赵鑫玮;陆加健;吴运腾;吴丽霞
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	孟红梅

摘要

本发明公开了一种基于DBSCAN聚类算法的出行与活动模式识别方法，包括如下步骤：对持续采集的出行者时空轨迹数据集进行清洗；计算清洗后的数据集坐标点的平均速度，将平均速度高于设定阈值的位置坐标点归类为出行模式；基于DBSCAN聚类算法对清洗后的数据集进行聚类分析，根据聚类结果判别活动起点和终点；根据识别出的出行模式和活动模式的数据点坐标和时间，生成出行时刻表。本发明方法基于采集到的出行者时空轨迹序列集合，通过基于密度的聚类算法（DBSCAN），将出行者的行为模式分为出行模式和活动模式。本发明方法便于计算与实际操作，实用性强，可以比较准确地判定出行者的行为模式，为后续的研究提供便捷，具有重要的现实意义。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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