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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：该方法基于时空同位模式提出了区域拥堵传播模式的新概念，采用树形结构的算法构建一棵拥堵传播树来存储区域拥堵实例，从而能够从交通数据中挖掘到有意义且有价值的区域拥堵传播模式，并直观展示出城市交通拥堵传播的规律和揭示交通拥堵事件的时空相关性。考虑到城市路网由大量路段组成，准确划分每个拥堵路段是一项具有挑战性的任务。因此，我们选择将城市路网划分为网格区域，以便更有效地进行挖掘。为了提高模式挖掘的效率，我们提出了一个哈希存储结构和一个剪枝压缩策略。哈希结构支持快速访问和更新，有利于高效地计算拥堵参与率和拥堵参与指数。剪枝压缩策略有利于高效地挖掘到频繁的区域拥堵传播模式。为了验证挖掘结果的准确性，我们还在百度地图平台爬取到了首个专门用于区域拥堵传播模式挖掘的真实数据集。
主权项：1.一种基于时空同位模式的区域拥堵传播模式挖掘方法，其特征在于，包括下列步骤：获取城市路网地理位置信息进行网格区域划分并获取网格区域中心经纬度坐标；在百度地图平台爬取各个网格区域的实时路况数据并进行预处理；遍历预处理后的数据集，过滤筛选出所有频繁发生拥堵的网格区域；判断不同区域拥堵实例之间的时空邻近关系，以确定每个区域拥堵实例的时空邻域集合；使用递归方法构建一棵拥堵传播树存储所有区域拥堵实例；深度遍历拥堵传播树，获取到树的所有分支即行实例，并存储到哈希结构中；对哈希结构中的所有行实例进行剪枝压缩操作；判断候选区域拥堵传播模式的频繁度；剪枝不满足用户设定的最小频繁阈值的区域拥堵传播模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于时空同位模式的区域拥堵传播模式挖掘方法
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