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本发明公开了一种公共自行车系统租赁点功能聚类方法。本发明包含以下步骤：步骤1、对于公共自行车系统，首先利用租赁点位置信息，采用泰森多边形算法对城市进行区域划分，每个租赁点覆盖一定的区域，将每个租赁点看做一个“文本”进行挖掘分析。步骤2、将公共自行车系统的使用历史记录转换为该租赁点所包含的“单词”。步骤3、使用LDA算法和K‑means算法对租赁点进行租赁点功能识别。步骤4、对每个聚类结果进行时空特征分析，定义每种聚类包含的那些租赁点所代表的功能。本发明的积极效果是：为公共自行车未来的规划提出依据；指导用户使用公共自行车；可以指导商业和广告的建立，具有较好的行业应用前景。

本发明公开了一种基于谱聚类的非均衡交通事故严重程度分析方法，首先通过路段摄像头或者检测器记录车辆在运行过程中发生车祸时的原始事故数据D'；通过编码技术将原始事故数据D'进行离散编码及归一化，得到有效事故数据D；然后结合合成少数类过采样技术SMOTE算法将有效事故数据D进行重采样，得到先验分布均衡的事故数据T；将结构化事故数据T转化为事故图数据G；最后结合谱聚类算法，得到不同环境因素对应的事故严重程度。本发明解决了现有技术中存在的事故数据分布不均衡导致事故严重程度分析效果较差的问题。

本发明公开了一种基于DBSCAN+的道路拥堵识别可视化方法，首先对城市中大量浮动车OBD车载终端上传数据进行预处理及清洗；根据其瞬时速度提取单位时段内行驶缓慢GPS轨迹点数据；设定DBSCAN+算法参数，对提取的数据点通过并行聚类获取行驶缓慢区域初始类簇块；通过对类簇块内各数据点之间分别计算地表距离，找出最远两点并拟合线段；根据实际路网中各路段间拓补关系将拟合线段进行地图匹配纠偏；最终通过分别计算各类簇块内不同车辆单位时间段内行驶距离，并综合计算平均行驶距离判断各类簇块拥堵程度，并以不同颜色表示加以区分可视化。本发明可以适应大规模城市出租车OBD终端GPS轨迹数据，便于实时通过出租车运行情况识别城市道路拥堵，可视化效果好。