基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2018年第4期北京时间：

作者：周洋，杨超

单位：同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804

摘要：利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据，提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点，以时空邻近条件定义簇间距离，以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标，弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明，识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内，100%的时长误差在5min以内，98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外，算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.

关键词：信息技术,停驻点识别,时空聚类算法,个体出行调查,GPS