【摘 要】
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公交车IC卡数据和公交车GPS数据为研究公共交通现状需求特征的基础大数据,围绕两类数据的空间信息融合,对公共交通需求时空特征进行分析是现阶段研究重点。但是实际情况中公
【机 构】
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南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司交通大数据工程技术研究中心; 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司;
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公交车IC卡数据和公交车GPS数据为研究公共交通现状需求特征的基础大数据,围绕两类数据的空间信息融合,对公共交通需求时空特征进行分析是现阶段研究重点。但是实际情况中公交IC卡和公共汽车GPS设备时钟往往有时间差,这对公共汽车上下客站点的配对精度产生很大影响,进而进一步影响后续研究分析。通过密度聚类算法对公共汽车刷卡数据进行时间维度上的聚类,并计算出每一簇的IC卡刷卡时间均值。筛选公共汽车GPS数据进出站时间,计算均值作为公共汽车停站时间拟合值。通过计算两个时间序列的欧式距离,建立形态拟合模型对公交IC卡和公共汽车GPS时钟误差进行估计。实验表明基于形态拟合的时钟误差估计算法具有度量准确度高且计算效率高的优点,可应用于公共汽车大数据分析中的前期自动清洗校核。
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