Identificación de patrones de congestionamiento vehicular utilizando algoritmos de agrupamiento de trayectorias basados en densidad

Gary Reyes, J. Roldán, A. Macías, Francisco Córdova, O. León
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Abstract

Contexto: Este trabajo se centra en identificar patrones de congestionamiento. Para ello se utilizan 3 conjuntos de datos de las ciudades de Beijing, Guayaquil y Roma. Método: Se efectúa la implementación del algoritmo Dyclee, modificado para agrupar celdas de trayectorias en base a velocidades, con el cual se realiza experimentos en los que se calculó adecuadamente los patrones de volumen de servicio e índice de operatividad en base a sus resultados. La modalidad de la investigación predominante es la bibliográfica. Sin embargo, el estudio también incluye características de una investigación de campo, debido a que los algoritmos fueron ejecutados con datos de trayectorias GPS de tres conjuntos de datos diferentes. Resultados: Para validar esta investigación se ejecutaron dos experimentos. En el primer experimento se determinó que el algortimo Dyclee calculó correctamente los patrones de congestionamiento. En el segundo experimento se encontró que TRADBSCAN obtuvo los mejores resultados con respecto a métricas de validación tomando en cuenta los parámetros establecidos. Conclusiones: Se concluyó que el algoritmo de clustering basado en densidad Dyclee, es capaz de identificar patrones de congestionamiento vehicular.
利用基于密度的轨迹聚类算法识别车辆拥堵模式
背景:这项工作的重点是识别拥堵模式。本文利用北京、瓜亚基尔和罗马的三组数据。方法:采用Dyclee算法,根据速度对轨迹单元进行分组,并根据结果进行实验,适当计算服务体积和可操作性指数的模式。主要的研究方式是书目。然而,该研究也包含了实地研究的特点,因为算法是用来自三个不同数据集的GPS轨迹数据执行的。结果:验证这个调查了两个实验。在第一个实验中,确定Dyclee算法正确地计算了拥塞模式。在第二个实验中,我们发现TRADBSCAN在考虑既定参数的验证指标方面取得了最好的结果。结论:基于Dyclee密度的聚类算法能够识别车辆拥堵模式。
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