一种基于出行时间特征的机动车聚类方法

摘要

本发明涉及一种基于出行时间特征的机动车聚类方法，包括：从智能化交通卡口的分布式数据库中提取车辆的卡口通行信息；统计每辆车在一天中的每个小时段的过卡口的次数，得到车辆的时间特征向量；采用最大最小距离准则确定最佳聚类中心个数k；通过MapReduce算法编写KMeans聚类算法，将最佳聚类中心个数k代入KMeans聚类算法中，使用KMeans聚类算法对车辆的时间特征向量进行聚类分析，得到聚类结果；根据聚类结果进行车辆行为分析。本方法通过对车辆的划分，有效了解机动车的行为特征，按照出行规律对车辆进行聚类快速获取车辆信息，为本地区机动车交通量进行科学的评估，对未来道路交通通行情况的预测提供参考依据，同时也为公安交警部门排查嫌疑车辆提供参考依据。

主权项

一种基于出行时间特征的机动车聚类方法，该方法包括下列顺序的步骤：（1）从智能化交通卡口的分布式数据库中提取车辆的卡口通行信息；（2）统计每辆车在一天中的每个小时段的过卡口的次数，得到车辆的时间特征向量；（3）采用最大最小距离准则确定最佳聚类中心个数k；（4）通过MapReduce算法编写KMeans聚类算法，将最佳聚类中心个数k代入KMeans聚类算法中，使用KMeans聚类算法对车辆的时间特征向量进行聚类分析，得到聚类结果；（5）根据聚类结果进行车辆行为分析。