Resumen

Se propone un algoritmo de clustering para taxis urbanos compartidos basado en la energía del campo de datos y el espaciado entre puntos para resolver el problema de clustering de taxis compartidos en vías urbanas. La función de energía de campo de datos se utiliza para calcular la energía de campo de cada punto de datos en el conjunto de datos de puntos de salida de taxis de pasajeros. Para realizar el clustering de taxis, el punto central, el outlier y los puntos de datos de cada subconjunto de cluster se discriminan según el valor umbral determinado por el producto de los valores de campo de cada punto de datos y el espaciado entre puntos. El algoritmo clásico y el algoritmo propuesto se comparan y analizan mediante los índices de compacidad, separación y validez de Dunn. Los resultados de agrupación del algoritmo propuesto son mejores que los del algoritmo de agrupación clásico. En el caso de los números de clúster 25, 249, 409 y 599, el algoritmo obtiene buenos resultados de agrupación para el conjunto de datos de trayectorias de taxis con cierta regularidad en la distribución espacial e irregular en la distribución temporal. Este algoritmo es adecuado para la agrupación de vehículos en vías de tráfico urbano, lo que puede aportar nuevas ideas y métodos para el estudio de agrupación de vehículos de tráfico urbano.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:algoritmo, espaciado de puntos, función de energía de campo de datos, valores de campo de puntos de datos, conjunto de datos de puntos de salida de taxis de pasajeros, índice de validez de dunn, energía de campo de datos, conjunto de datos de trayectoria de taxis, taxis urbanos compartidos, vías de tráfico urbano
• Keywords:algorithm, point spacing, data field energy function, data point field values, passenger taxi offpoint dataset, dunn validity index, data field energy, taxi trajectory dataset, urban taxi carpooling, urban traffic roads