运输车辆轨迹点数据清洗方法研究

运输车辆轨迹点数据清洗方法研究
随着GPS技术的广泛应用，运输车辆的轨迹点数据成为了研究运输效率和路径规划的
重要数据源。

运输车辆轨迹点数据往往存在一些噪声和异常点，这些点会对后续的分析和
应用造成干扰和误差。

对运输车辆轨迹点数据进行清洗是十分必要的。

本文将围绕运输车辆轨迹点数据的异常点检测与剔除、轨迹点数据精简和轨迹点纠偏
等三个方面展开讨论，分析各个方面的研究方法和应用。

异常点检测与剔除是运输车辆轨迹点数据清洗的第一步。

常见的异常点可以分为时间
异常点和空间异常点。

时间异常点是指轨迹点的时间戳与实际时间相差较大的点，可以通
过设定时间阈值或检测时间间隔来进行筛选。

空间异常点是指轨迹点的位置与道路、路径
相差较大的点，可以通过距离阈值或计算轨迹点与道路的最小距离来筛选。

轨迹点数据精简是为了减少数据存储和计算的复杂度。

方法包括采样和过滤。

采样是
在原始轨迹点数据中按照一定的规则进行选择，如按时间间隔或距离间隔选择轨迹点。

过
滤是通过设定一些条件来筛选轨迹点，如速度过滤、方向过滤和位置过滤等。

轨迹点纠偏是为了将GPS轨迹点从离散点转化为连续路径，可以采用插值方法和基于
地理信息的纠偏方法。

插值方法可以通过已有的轨迹点推算出缺失的轨迹点，如线性插值
和多项式插值。

基于地理信息的纠偏方法是根据道路网络和地理信息对轨迹点进行纠偏，
如基于路网图的纠偏和基于地图匹配的纠偏。

运输车辆轨迹点数据清洗是对原始轨迹点数据进行异常点检测与剔除、轨迹点数据精
简和轨迹点纠偏的过程。

通过这些方法，可以得到更加准确和可靠的运输车辆轨迹点数据，为后续的研究和应用提供有效支持。