【摘 要】
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采用聚类算法和异常值检测算法进行车辆轨迹信息的提取与挖掘，在交通控制与管理、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐，以及自动驾驶决策规划等应用中具有重要意义.针对现有聚类算法和异常值检测算法参数难以控制、算法存在随机性的不足，提出基于K-Medoids与DBSCAN组合的聚类算法.通过对模拟十字交叉路口数据集的训练，得到一个交叉路口最佳聚类模型，并用真实轨迹数据集验证、优化该模型.然后，将
【机 构】
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武汉理工大学船海与能源动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51009112）；
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采用聚类算法和异常值检测算法进行车辆轨迹信息的提取与挖掘，在交通控制与管理、道路拥堵时空分析与治理、用户出行线路规划与推荐，以及自动驾驶决策规划等应用中具有重要意义.针对现有聚类算法和异常值检测算法参数难以控制、算法存在随机性的不足，提出基于K-Medoids与DBSCAN组合的聚类算法.通过对模拟十字交叉路口数据集的训练，得到一个交叉路口最佳聚类模型，并用真实轨迹数据集验证、优化该模型.然后，将交叉路口区域内一段时间内的轨迹聚类数据流进行可视化再现，取得了异常轨迹少、聚类速度快的聚类效果，同时比较选择出算法各个参数的最优值.最后，通过参数传递使DBSCAN算法能够更精确地识别出异常轨迹，为交通治理与自动驾驶决策提供指导.
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