基于GIS的数据挖掘技术在动态路径诱导系统中的应用
基于GIS技术的城市交通大数据挖掘
基于GIS技术的城市交通大数据挖掘随着城市化的加速，城市交通问题成为人们日常关注的焦点。
同时，随着科技的不断进步，城市交通大数据的规模不断扩大，其挖掘分析的重要性也逐渐凸显。
GIS技术在城市交通大数据挖掘中具有得天独厚的优势，能够实现对城市交通状况的全方位监测、轨迹分析、优化规划等功能，为城市交通的高效管理和优化提供了有力支撑。
一、GIS技术在城市交通大数据挖掘中的优势GIS技术是一种地理信息系统，具有地图制作、数据管理、数据分析等多种功能。
在城市交通大数据挖掘中，GIS技术能够实现以下三个方面的优势：1.实现对城市交通状况的全方位监测GIS技术能够采集交通大数据，并将其以图形化的方式呈现在地图上。
通过GIS技术可以实现对城市道路交通流量、车速等动态监测，以及对公共交通工具的行驶轨迹、站点停靠情况等详细监测。
利用这些数据，可以实现对城市交通状况的全方位地监测和评估，为城市交通管理提供实时数据支持。
2.实现城市交通轨迹分析GIS技术具有对地图进行定量分析的能力，能够实现对城市交通数据的定量分析和挖掘。
通过GIS技术可以将交通出行的轨迹路径进行可视化，并通过空间分析和动态分析技术进行路径预测、路径分析等研究，以及对城市交通网络的拓扑结构、路径规划等方面进行系统分析和优化设计。
3.实现城市交通优化规划GIS技术也具有综合优化技术，能够实现对城市交通网络设计方案、交通灯定时等交通管控方面进行规划和优化设计。
同时，GIS技术还可以进行城市交通数据的可视分析和模拟仿真，模拟不同时间段和条件下的交通情况，为城市交通管理的决策者提供更全面、科学、准确的决策参考。
二、GIS技术在城市交通大数据挖掘中的应用1.交通运行分析利用GIS技术可以对城市交通流量、交通瓶颈以及路段交通拥堵程度等进行实时监测和预测。
在此基础上，还可以进行交通规划和交通管控策略制定。
比如，在春节等重要节点时刻，交通管控部门可以利用GIS技术，对道路容量、路网系统等进行优化调整，提高道路通行能力等，从而降低道路拥堵程度。
一种基于Google Earth的新型动态路径诱导算法及其实现
一种基于Google Earth的新型动态路径诱导算法及其实现A Google Earth-Based Dynamic Route Guidance Algorithm andIts Application参赛选手王顺智，高逸涵辅导教师胡坚明，徐文兵学校清华大学附属中学摘要：随着城市中私家车数目日益增多、交通拥堵现象日益严重，更合理地利用现有路网资源、提高道路运输效率是当今学术界的一个研究热点。
针对这一问题，本研究以北京的环路交通体系为模型，提出了一种新的动态路径诱导算法，为出行者提供人性化的“最优路径”。
算法以路网的图论模型为平台，提出顺畅度函数σ =V f/[k×(t+m(ρ-ρ0))]为道路动态赋权，并通过经典Dijkstra 算法实时计算最优路径。
同时，研究基于环路交通城市的特殊性，提高了环路节点在Dijkstra算法中的计算优先度，算法时间复杂性约为传统Dijkstra算法的1/(16k2)（k为路网中的环路数），并且控制中、长距离路径诱导时额外里程小于5%，有效提升了算法在大型环路路网中的实用性。
此外，基于北京实际路网和Google Earth的地理信息平台，本研究以C语言实现了算法程序的测试和演示，设计了人性化、易于操作的车载人机界面。
关键词：动态路径诱导，人性化择路，环路优先算法，Dijkstra算法Abstract: Since the traffic jams become more and more serious in modern society due to the sharp increasing of private cars, how to improve the transportation efficiency and utilize the current road network more effectively has become a crucial issue. In this paper, the authors designed a new dynamic route guidance algorithm in order to provide travelers humanized “optimal route” and alleviate the loss caused by traffic jams. The study built a graph theory model for Beijing’s ring road transportation system, with proposed evaluation function σ=V f/[k×(t+m(ρ-ρ0))] describing the real time complex traffic flow, and realizing the route searching by timed recomputation of classic Dijkstra algorithm. Meanwhile, the study investigates the special feature of ring roads, improves the priority of ring road nodes during the searching process. Comparing with Dijkstra algorithm, the time-complexity of this new algorithm decreases to 1/16k2 (k equals to the amount of ring road in the road network), at the costs of extra miles less than 5% of the total distance, which match large scale ring-road networks. The study also compiles the algorithm into a testing program with C language, connecting to Google Earth’s map database, and designed an easy-operate Human-Machine Interface. (The operation of the algorithm program performs in the appended video)Keywords: Dynamic route guidance, humanized route searching, ring road priority, Dijkstra algorithm1．前言随着社会经济的发展和科技的进步，私家车的数量日益增多，这无疑方便了人们的日常生活，但同时，也加重了城市路网的负荷，造成了交通拥堵严重、交通事故频发等一系列负面结果，极大地影响了人们的正常生活。
面向地理信息系统的数据挖掘技术研究
面向地理信息系统的数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，地理信息系统（GIS）已经成为人们获取、处理和分析地理信息的重要工具。
然而，在海量的地理数据中，如何挖掘出有用的信息，是GIS领域研究人员一直关注的问题。
而数据挖掘技术，作为一种从大量数据中提取模式的机器学习方法，可以成为GIS领域的一种解决方式。
本文将探讨面向地理信息系统的数据挖掘技术的研究进展和应用现状。
一、数据挖掘技术的基础数据挖掘技术包括数据预处理、知识表示和模型学习等部分。
数据预处理包括数据清洗、集成、转换和规约等过程，旨在从海量数据中去除干扰信息，提高数据的质量。
知识表示则是将数据中的信息进行分类、聚类或规则描述等方式，以更好地从数据中提取出有用知识。
模型学习则是通过数据构建机器学习模型，来预测未知的数据结果。
二、面向GIS的数据挖掘方法面向GIS的数据挖掘方法主要包括空间数据挖掘、时空数据挖掘和多源数据集成等方法。
1. 空间数据挖掘空间数据挖掘是从地理空间信息中发掘知识的一种方法。
在此方法中，空间数据往往需要经过空间分析和空间交互等过程，以更好地处理和管理数据。
其中，空间分析是指将空间数据映射到实际的地图上，以便进行分析。
而空间交互则是指在数据处理过程中，对不同数据进行合并、比较或差异化等操作。
2. 时空数据挖掘时空数据挖掘是基于地理空间信息和时间序列信息进行挖掘的一种方法。
相比较于传统的数据挖掘方法，时空数据挖掘具有更高的复杂性和难度。
其主要原因在于时空数据的多变性和不确定性。
因此，研究如何处理和分析时空数据，一直是GIS领域研究的重要课题。
3. 多源数据集成在实际的GIS应用中，由于数据来源不同，导致数据格式和内容的差异性。
因此，在进行数据挖掘分析时，必须先将不同数据进行集成和融合，使其可以进行统一的处理和分析。
多源数据集成在GIS领域是非常重要的研究方向之一。
三、面向GIS的数据挖掘应用面向GIS的数据挖掘应用主要有预测模型建立、地理环境分析、地图分类和空间关联规则挖掘等领域。
DM(数据挖掘)在GIS(地理信息系统)的应用
DM(数据挖掘)在GIS(地理信息系统)的应用摘要：首先介绍了DM可以发现的知识类型、可以使用的方法及可以采用的DM系统原型，讨论了GIS的应用，探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性，最后简单介绍了DM对GIS的贡献。
关键词：数据挖掘，地里，信息Abstract: the first introduced the DM can find knowledge type, can use the methods and the DM prototype system, discusses the application of GIS, and probes into the application of GIS DM in the necessity and possibility, finally introduced the DM to the contribution of GIS.Key words: data mining, the ground, information1、DM(DataMining数据挖掘)简介DM是指把人工智能、机器学习与数据库等技术结合起来，由计算机自动地从数据库或数据仓库中的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并具有潜在价值的信息或模式，以解决数据量大而知识贫乏这一困扰专家系统(ES)的知识瓶颈问题的非平凡过程。
这一概念一经提出，立即引起了学者、软件开发商和用户的极大兴趣，国外纷纷建立了许多专门研究知识发现和数据挖掘的公司或部门，从数据挖掘的基本概念和原理开始，直到挖掘方法、算法以及软件工具，进行了广泛深入的研究。
到目前为止，已经形成了比较完整的数据挖掘理论和方法体系，并且出现了许多实用的数据挖掘工具，广泛应用于商业、金融、保险、医疗、化工、制造业、工程和科学等领域，产生了巨大的效益。
2、GIS(GeographicInformationSystem地理信息系统)简介GIS是以采集、存储、描述、分析和应用与空间地理分布有关的数据的计算机系统。
GIS技术在交通规划中的应用与路径优化分析
GIS技术在交通规划中的应用与路径优化分析GIS (Geographic Information System) 技术在交通规划中发挥着重要作用，通过其空间数据处理和分析功能，可以帮助交通规划者更好地了解交通状况、优化路径规划、提高交通效率，从而达到更好的交通管理和规划目的。
下面将详细介绍GIS技术在交通规划中的应用及路径优化分析。
首先，GIS技术在交通规划中的应用包括以下几个方面：1.空间数据采集和处理：GIS可以实现对交通网络、道路网络、地形地貌等空间数据的采集、整理和处理，为交通规划提供必要的空间信息基础。
通过卫星影像、GPS数据等技术，可以获取实时、准确的交通数据，为交通规划者提供参考。
2.地理信息展示与分析：GIS技术可以将各种空间数据以图形化形式展示在电子地图上，以便交通规划者清晰直观地了解交通状况、问题及优化方向。
同时，GIS还可以进行空间分析，计算交通网络的拥堵程度、车辆密度等指标，辅助规划者做出科学决策。
3.空间决策支持：GIS可以结合交通规划软件，实现对交通规划方案的优化比较、路径规划、中转站选址等功能，为规划者提供科学依据和支持，促进规划结果的有效实施。
4.地理信息系统集成交通模型：GIS与交通模型结合，可以进行交通需求分析、交通流预测、模拟交通状况、评估规划方案等工作。
通过GIS技术，可以更加全面、准确地分析交通规划的效果和影响，为规划的制定和实施提供更多支持。
5.全域交通数据整合：GIS可以整合各种交通数据，包括交通流量、历史记录、人口普查等数据，为交通规划提供多维度、全方位的数据支撑，帮助规划者深入分析交通问题、找到最优解决方案。
其次，路径优化分析是GIS技术在交通规划中的一个重要应用方向。
路径优化分析是指通过GIS技术，对已有的交通网络进行优化设计，提高路径选择的效率和通行能力，减少拥堵和行驶时间。
路径优化分析可以基于不同的目标和约束条件进行，例如最短路径、最经济路径、避开拥堵路径等。
空间数据挖掘在地理信息技术中的应用
空间数据挖掘在地理信息技术中的应用地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一种以地理坐标系为基础，用来收集、存储、处理、分析和展示地理信息的综合性技术。
而空间数据挖掘（Spatial Data Mining）则是利用算法和技术，从大量的空间数据中挖掘出有用的模式和关联规则的过程。
本文将探讨空间数据挖掘在地理信息技术中的应用。
一、地理信息技术的概述地理信息技术是多学科交叉的产物，它集地理学、测绘学、计算机科学、统计学等多个学科于一体，旨在整合、管理和分析地理数据，以提供决策支持、空间分析和地图制作等功能。
二、空间数据挖掘的定义与方法空间数据挖掘是在地理坐标系下，通过数据挖掘技术发现和提取空间信息的过程。
常见的空间数据挖掘方法包括聚类分析、分类器建模、关联规则挖掘和时空预测等。
三、空间数据挖掘在地理信息技术中的应用1. 空间数据挖掘在城市规划中的应用通过分析大量的城市空间数据，可以挖掘出城市发展的趋势和规律，为城市规划提供科学依据。
比如，可以利用聚类分析算法对城市人口分布进行聚类，从而确定不同类型的城市功能区域。
2. 空间数据挖掘在交通规划中的应用通过分析交通流量数据和道路网数据，可以预测交通拥堵情况，并优化交通规划。
例如，可以利用关联规则挖掘算法挖掘出交通事故与道路条件之间的关系，从而改善路段安全性能。
3. 空间数据挖掘在环境保护中的应用利用空间数据挖掘技术分析环境数据，可以挖掘出环境污染源和敏感区域，为环境保护部门提供决策支持。
比如，可以利用分类器建模技术预测河流水质对附近居民的影响程度，以制定相应的防护策略。
4. 空间数据挖掘在地质勘探中的应用通过分析地质勘探数据，可以发现地下资源的潜在位置和分布规律。
例如，可以利用时空预测方法预测矿产资源的含量和分布，为矿产勘探提供指导。
5. 空间数据挖掘在灾害管理中的应用利用空间数据挖掘技术分析历史灾害数据和地理环境数据，可以挖掘出不同地区的灾害风险，为灾害管理和风险评估提供参考。
基于GIS与空间数据挖掘的城市规划分析
基于GIS与空间数据挖掘的城市规划分析引言：城市规划是指对城市的发展进行系统性的规划和设计，以实现城市的可持续发展和提升居民的生活质量。
在过去的几十年里，随着信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）和空间数据挖掘技术逐渐应用于城市规划领域。
本文将探讨基于GIS与空间数据挖掘的城市规划分析，并分析其在城市规划中的应用。
一、GIS在城市规划中的应用GIS是一种将地理空间数据与属性数据相结合的技术，可以对地理空间数据进行存储、管理、分析和可视化。
在城市规划中，GIS可以用于以下几个方面的应用：1.土地利用规划：通过GIS可以对城市土地的利用情况进行准确的分析和评估，帮助规划者确定合理的土地利用方案。
例如，可以通过GIS分析城市的土地类型、土地利用状况、土地所有权等信息，为规划者提供科学的决策依据。
2.交通规划：GIS可以对城市的交通网络进行建模和分析，帮助规划者确定合理的交通规划方案。
例如，可以通过GIS分析交通流量、交通拥堵情况、道路网络等信息，为规划者提供优化交通网络的建议。
3.环境规划：GIS可以对城市的环境状况进行评估和分析，帮助规划者制定环境保护和改善方案。
例如，可以通过GIS分析空气质量、水质状况、噪音污染等信息，为规划者提供环境规划的参考。
二、空间数据挖掘在城市规划中的应用空间数据挖掘是一种从大规模的空间数据中发现潜在模式和知识的技术。
在城市规划中，空间数据挖掘可以用于以下几个方面的应用：1.城市增长模式分析：通过空间数据挖掘可以对城市的增长模式进行分析，帮助规划者了解城市的发展趋势和规律。
例如，可以通过空间数据挖掘分析城市的人口分布、经济活动分布等信息，为规划者提供城市发展的参考。
2.城市设施布局优化：通过空间数据挖掘可以对城市的设施布局进行优化，帮助规划者提高城市的服务水平和效率。
例如，可以通过空间数据挖掘分析城市的人口密度、设施需求等信息，为规划者提供设施布局的建议。
3.城市风险评估：通过空间数据挖掘可以对城市的风险进行评估和预测，帮助规划者制定风险管理和应急预案。
地理信息系统中的数据挖掘算法研究
地理信息系统中的数据挖掘算法研究随着时代的发展，地理信息系统（GIS）在各个领域中的应用也越来越广泛。
数据挖掘算法作为GIS中的一项重要技术手段，也越来越受到关注和重视。
本文旨在探讨地理信息系统中的数据挖掘算法研究。
一、GIS中的数据挖掘算法概述GIS是一个面向空间数据处理的信息系统，其特点是有地理位置维度的数据。
而数据挖掘算法又是一种能够自动发现数据之间潜在关系的技术手段。
因此，在GIS中，数据挖掘算法主要指对地理位置数据的挖掘和分析。
目前，GIS中的数据挖掘算法涉及到的技术手段主要有以下几种：1.空间数据关联分析空间数据关联分析，是一种通过空间距离、重叠、相交等方法，发现空间数据之间存在的关联关系的算法。
常见的应用场景包括物流行业中的货物配送路线规划，城市规划中的建筑物分布规划等。
2.空间数据聚类分析空间数据聚类分析，主要是将数据按照空间距离、密度、相似性等属性进行分组，发现空间数据内在的规律性。
这种算法在人口密集区域的研究、天气变化的规律分析、物种生存分布的分析等领域有广泛的应用。
3.空间数据分类分析空间数据分类分析，是一种将空间数据按照一定的规则进行分类的算法。
常用的分类规则包括基于区域的分类、基于特征的分类、基于空间拓扑结构的分类等。
这种算法在环境污染分布的研究、城市交通道路规划等方面有重要的应用。
二、GIS中的数据挖掘算法应用案例1.基于空间数据关联分析的应用在农业生产中，运用空间数据关联分析算法可以为土壤营养分析提供帮助。
研究表明，土壤中的营养元素主要分布在植物根部附近。
基于此，可以利用GIS技术框架下的空间距离分析方法，建立植物根系分布的关系模型，从而为实现精准施肥提供依据。
2.基于空间数据聚类分析的应用在城市规划中，利用空间数据聚类分析算法对人口密集区域进行研究，可以揭示人类聚居方式的规律性。
以纽约市为例，通过对人类密集居住区域的聚类分析，我们发现人类聚居方式呈现出“越来越分化”的趋势，而这种分化趋势与社会和经济的发展密切相关。
空间数据挖掘在物流GIS系统中的应用
空间数据挖掘在物流GIS系统中的应用对物流地理信息数据进行分析和挖掘，可以更好的建立物流管理信息平台。
文中提出将数据挖掘系统集成在GIS系统中，由空间数据库系统进行信息处理，GIS实现空间数据可视化显示。
设计搭建一个空间数据挖掘系统原型模型，不仅可以对物流信息进行挖掘显示，还可以发现数据中的隐含知识，对物流资源优化配置、物流系统成本控制等具有重要意义。
标签：空间数据挖掘GIS 关联规则辅助决策1引言现代物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的新型复合型产业，涉及的领域十分广阔，在全球一体化大背景条件下，物流业的业务量日益庞大且复杂。
2空间数据挖掘空间数据挖掘[1]是指从空间数据库中抽取存在的、但是人们不知道其潜在有使用价值的知识和信息、空间关系或非显式存储在数据库中的有意义的特征或模式。
该技术在理解空间数据、获取空间与非空间数据内在关系方面具有重大优势。
空间数据挖掘过程一般可分为数据准备、数据采集、发现评估、知识表达等阶段。
数据挖掘的过程可以用图1表示：3 GIS（地理信息系统）GIS（地理信息系统）是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据管理系统[2]，在它的数据模型和查询语言中能提供空间数据类型，可以进行空间动态索引，并能够提供一些空间查询和空间分析的能力。
4物流GIS系统的数据挖掘系统原型设计设计物流GIS系统的目的就是对物流GIS信息进行统计分析，利用有效的挖掘方法挖掘出隐藏的有用知识并输出可视化结果，同时充分利用数据进行推测和预判来满足实际应用需要。
4.1系统的工作流程系统分为四大功能模块：物资仓储快速查找管理，物资车辆精确配给，最佳运输路径分析，物流评价，为实现其功能，系统的空间数据挖掘工作流程可以概括为以下几步：第一，提出问题，准备数据。
根据相关背景知识分析用户需求。
第二，数据采集。
空间数据挖掘的算法针对数据库进行查询统计，按用户感兴趣的方向选取空间数据对象，并对选取的数据对象进行数据转换，如进行数据量的定序、连续数据离散化等。
地理信息系统中的空间数据挖掘技术研究
地理信息系统中的空间数据挖掘技术研究地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于管理、分析和展示地理空间数据的综合性工具。
在GIS 中，空间数据挖掘技术发挥着重要的作用，能够从大量的空间数据中发现隐藏的模式和关联，提供有价值的信息支持。
一、空间数据挖掘技术的概念与分类空间数据挖掘技术是指在GIS中应用数据挖掘方法来分析和探索空间数据。
与传统数据挖掘技术不同，空间数据挖掘技术能够发现地理特征之间的关系，并利用地理信息进行分析和预测。
根据挖掘的目标和方法，空间数据挖掘技术可以分为以下几类：1. 空间聚类分析：通过将空间数据划分为不同的聚类区域，发现数据中的空间聚集模式。
空间聚类分析可以用于寻找犯罪热点、人口聚集等。
2. 空间关联规则挖掘：通过挖掘空间数据中不同特征之间的关联规则，揭示地理实体之间的关联性。
例如，通过分析用户位置和购买记录，可以发现某个地方的用户更倾向于购买某种商品。
3. 空间预测建模：通过基于历史地理数据的分析和模型构建，预测未来的空间分布趋势。
这种技术可以用于交通拥堵预测、疾病传播模型等。
4. 空间多目标优化：根据不同因素的空间权重，寻找最优解或最优路径。
例如，寻找最佳交通路线、最佳设施布局等。
二、空间数据挖掘技术的应用领域空间数据挖掘在多个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1. 应急管理：根据历史灾害数据和地理特征，预测潜在的自然灾害风险，制定合理的应急管理策略。
2. 城市规划：利用空间数据挖掘技术，分析城市人口流动、土地利用等，为城市规划决策提供科学依据。
3. 环境保护：通过分析地理数据中的环境指标和人类活动，发现环境污染的来源和影响，制定环境保护策略。
4. 医疗卫生：利用患者位置信息和疾病传播模型，预测疾病传播路径和风险区域，为疾病防控提供支持。
5. 交通运输：通过分析交通流量和道路网络，优化交通规划和交通运输管理。
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关键词 ：数据挖掘 ： 地理信息系统 ： 路经诱导 系统 中图分类号： Ｔ １ 文献标识码： Ｂ Ｐ８
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应旦塞
文章编号 ： １ ７ ・ ０ １２ ０ ）２ ０ ７ ・ ２ ６ １１ ４ （０ ７０ ・０ １ ０
基于 ＧＩ Ｓ的数 据挖掘技术在动态路径诱导 系统 中的应用
陈晓红 王艳娟 高永胜２ ， ，
（． １ 大连 交 通大 学 ， 大连 １６２ ；． １０８２ 中国人 民解 放军 ６５ ５部 队） ５３
１ 引 言
数据挖掘 （Ｄａａ Ｍｉｉｇ 简称 ＤＭ） ２ ｔ ｎｎ 是 ０世 纪末刚刚兴起 的 数据智能分析技术，它 可以从数据库或数据仓库 ，以及其他各种 大 量数据类型中，自动抽取或发现有用的模式知识。 ＤＭ 作为一个新 兴的多学科交叉应用领域，正在许 多行业 的决策支持活动中扮演重 要的角色。目前有许多种 ＤＭ 方法，聚类分析把每个分类对象称为 样品，并根据对象的性质和分类的 目的选定若干指标 （ 变量） 。对 每一个样品测 出所有的指标值，将得到的结果列一个数据矩阵 ，这 个资料阵是聚类分析的 出发点 【】２ １【】。 Ｋ均值聚类算法是最常用和最知名的划分方法之一 ，首先从 ｎ 个数据对象任意选择 ｋ个对象作为初始聚类 中心，而对 于所剩下的 其他对象 、则根据它们与这些 聚类 中心的相似度 （ 距离） ，分别分 配给与其最相似的 （ 聚类 中心所代表 的）聚类：然 后再计算每个所 获新聚类的聚类 中心 （ 该聚类 中心 中所有对 象的均值） ，不断重复 这一过程直到标 准测度 函数开始收敛 为止 。这种算法使得各聚类本 身尽可能紧凑 ，而各聚类之间尽可能 的分开 。但它不适合用于发现 非 凸性状的聚类 ，或具有各种不同大小的聚类 ，对异常数据也很敏 感。然而，基 于密度的聚类方法却能够帮助 发现具有任意形状 的聚 类，但它仍然需 要用户负责设置可帮助发现有效聚类的参数 【】 ３。 在本文里，我们提 出了一种复合 聚类算法 ，将 Ｋ均值算法的思 想与基于密度的方法相融合，它把定义在欧 氏空间的 Ｋ 均值 聚类分 析算法 ，推广到非欧氏空间，扩大了应用范围，同时能够获得更精 确的聚类 效果 。进一 步研 究将 这种算法用 于地理信息系统 （ ｆ ） Ｇ Ｓ 利用 Ｇ Ｓ提供 的车辆数据，进行车辆路径诱导的设计，分析结果表 Ｉ 明，该方法在 Ｇ 数据挖掘 中具有重要意义 。
Ｔｈ Ｉ ａ ｅ ａ ａ ｄｇ ｉ ｇ ｉ ｅ Ｇ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ｄ ｔ ｉｇ ｎ ｎ Ｓ
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为 ｋ个 ｎ ｋ的分类区域 Ｕ ｕ ＊ ：｛ ｌ∈Ｒ ， ｉ ｋ的确定是根据不同对象的 需要 。对 于每一个 小区域 ｕ＇ － 按照密度计算法选取凝聚点：
Ｖ Ｃ ，２ ｔ （ Ｃ Ｃ１（ ９为球半径，通常， （ ２２ １ ｃ Ｃ＝Ｃ）
Ｓ ｉ） Ｉ（ 一 ｏ ｉ （ ＝ｚ ｉｚ ） Ｊ ） 式 中， Ｓ ｉ 为两样本 点 ｚ ｉｚ ｊ （） ． ｊ （，（ ） ）之间的距离 （） １
（１ ｌ ｎ Ｊａ ｔ ｎ ｉｅ ｓｔ ，Ｄａｉｎ １６ ５ ， ． ｉ ｉｏｏ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ Ｄａ ａ ｌ １０２ ａ
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ｉｆ ｍ ａ ｉｎ ｙ ｔ ｍ ； Ｐｒ ｃ ｉｅ ａ ｐ ｏ ｅ ｓ ｃｈ ｏ ｐ ｎ ｃ ｕ ｔ ｒ ｎ ｏｒ ｔ ｓ ｓ ｅ ｏ ａ ｔ ｈ ｓ ｒ ｖ ｄ ｕ ｃ ｍ ｏｕ ｄ ｌｓ ｅ ＇ ｃ ｓ
（）Ｓｉ） Ｃ１（ 本点落入 Ｃ１ １Ｉ （ｊ＜ ｆ ． 样 球域） ， Ｔ ｅ ｈ ｎ计算落入 Ｃ １ 球域的样本点， Ａｎ ｈ ｎ ｄ ｔｅ 选择密度最大 的样本 点作为第一凝聚点
Ｐ１ ；
（） 于密度次大 的样 本点 Ｉ ＳＰＪ ＜ Ｃ （ ２对 ｆ （１） ２样本 点落入 Ｃ 球 ２ 域） ， Ｔ ｅ 忽略 此样本 点 ， Ｉ （ｔ） Ｃ （ 本 点不落入 Ｃ 球 ｈｎ ｔ Ｐ， ＞ ２样 Ｓ ｊ ， 域）， Ｔ ｅ ｈ ｎ选择此样本 点作 为第 二凝 聚点 Ｐ ； ， 这样 ，按照样 品密度 由大 到小一直选 下去，每次和 已选的任 一 凝 聚点的距离不小于 Ｃ 的样 品作 为新 的凝聚点。 ， 对于 以上所求得的凝聚点再求平均密度 中心利用重心连接 算法
公式：
Ｄ。 Ｙ。 （（／ ￣）（ｎ苫Ｙ ｘ。 ｃ＝ （ ， ） １） 【１ ） ０ ｎ ｉ， ，
其中， ｘＹ是样本点 Ｚ 的横坐标和纵坐标 ｉｌ ， ｉ
（ ２ ）
ａｇ ｒ ｈ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ｓ ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｔ ｅ ｔ ａ ｈ ｒ ｄｉｏ ａ ｌ ｏ ｉ ｍ． ｔ ｒ ｆ ｃ ｉ ｈ ｎ ｔ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｌａ ｇ ｒ ｈ ｖ ｉ ｔ Ｋ ｙ ｅ ｗｏ ｄ ：ｄ ｔ ｄ ｇ ｉｇ； ｇ ｏ ｒ ｐｈｃ ｌ ｎ ｏ ｍ ａ ｉｎ ｒｓ ａ ａ ｉｇｎ ｅ ｇ ａ ｉａ ｉ ｆ ｒ ｔ ｓ ｓ ｅ ｏ ｙ ｔ ｍ； ｒ ｕｅ ｏ ｔ ｇ ｉａ ｃ ｙ ｔ ｕ ｄ ｎ ｅ ｓ ｓｅｍ
３ 动态行驶 时间的确 定
由于动态 路径诱导考虑到 城市道路网交通流 的动 态实时特 征， 根 据交通状况 的实际情况来 对车 辆进行 引导 ，所 以从整 个路 网而 言。它是一种有效地疏通拥挤交通流 的措施 。对单个车辆而言、它 可 以根据起止点引导出行者沿一条最佳路径 行驶 ，从而达到节约 时 间和金钱 、安全舒适 的 目的。因 而动态 路径诱 导是发展 的必然趋 势。对于动态路径系统来 说动态行驶时间 的确定就是最需要解决的 问题 。 以 表示动态路径诱导工作 的开始 时刻 ，将系统工作 时间划分 ｏ 为若干时段 ，以△ Ｔ表 示一 个时段 的长度 。系统开始工作 时刻属于 第一个时段 ，对各 时段进 行编 号，称 此编号序列为系统工作时段序