基于核密度层次聚类的城市热点区域划分研究

"基于核密度层次聚类算法的城市热点区域划分研究" 本文是关于"研究论文"类型的一篇文章，发表在《印度制浆造纸技术协会季刊》(IPPTA: Quarterly Journal of Indian Pulp and Paper Technical Association)第30卷，E4期，2018年，页码213-219。文章由王志坚1，朱瑞智2，崔霞3（华北理工大学智能交通系统研究所，中国北京100041）共同撰写。主要探讨了利用核密度层次聚类算法对城市交通热点区域进行划分的技术方法。 城市交通热点的识别与分析是改善交通状况的关键技术之一。该研究提出了一种基于出租车轨迹数据的算法，并运用核密度层次聚类算法来分割城市交通热点。首先，对大量交通数据进行预处理，提取乘客上下车的轨迹对象。其次，通过核密度函数将轨迹数据划分为高密度区和低密度区，随后通过K-means层次聚类对青岛市的热点区域进行获取。相比传统的层次聚类算法，这种方法显著提升了聚类的准确性和效率。 文章关键词包括：时空分析、轨迹数据。 文章的贡献在于提供了一种新的城市交通热点识别方法，它利用核密度估计能更准确地捕捉到高密度区域，而层次聚类则可以揭示数据内在的层次结构，这对于理解和优化城市交通流量管理具有重要意义。核密度估计可以克服固定窗口大小带来的局限性，适应不同规模和形状的热点区域，而层次聚类则可以避免预先设定类别数量的问题，更加灵活地处理复杂的数据分布。 此外，该研究可能对城市规划、交通管理、公共服务设施布局等多个领域产生影响，有助于提升城市交通系统的运行效率，减少拥堵，提高公众出行的便利性。未来的研究可能会进一步探索如何结合其他数据源（如公交数据、共享单车数据等）来增强算法的全面性和实用性，以及如何将这些分析结果应用于实时交通管理和预测。