城市交通时空特征提取及可视化
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案例介绍
先对出租车GPS数据进行清洗及预处理。对海量出租车GPS数据进行数据清洗，并基于几何地图匹配算法对原始有偏差的GPS数据进行校准。
第二步对城市交通时空特征的提取。使用Spark SQL技术对预处理后的数据进行统计，使用特定的密度聚集算法对特征数据进行分析，产生载客热点;对比DBSCAN聚类算法和点聚合产生的载客热点，提取居民出行的时空特征。
最后是出租车轨迹信息的全局性展示。首先运用已知算法分别计算密度的聚类然后对结果进行展示;其次使点聚合方式，对数据进行载客点的存储，然后在地图上进行展示，并通过控制地图大小来进行控制数据项。
第二步对城市交通时空特征的提取。使用Spark SQL技术对预处理后的数据进行统计，使用特定的密度聚集算法对特征数据进行分析，产生载客热点;对比DBSCAN聚类算法和点聚合产生的载客热点，提取居民出行的时空特征。
最后是出租车轨迹信息的全局性展示。首先运用已知算法分别计算密度的聚类然后对结果进行展示;其次使点聚合方式，对数据进行载客点的存储，然后在地图上进行展示，并通过控制地图大小来进行控制数据项。
城市交通时空特征提取及可视化
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先对出租车GPS数据进行清洗及预处理。对海量出租车GPS数据进行数据清洗，并基于几何地图匹配算法对原始有偏差的GPS数据进行校准。
第二步对城市交通时空特征的提取。使用Spark SQL技术对预处理后的数据进行统计，使用特定的密度聚集算法对特征数据进行分析，产生载客热点;对比DBSCAN聚类算法和点聚合产生的载客热点，提取居民出行的时空特征。
最后是出租车轨迹信息的全局性展示。首先运用已知算法分别计算密度的聚类然后对结果进行展示;其次使点聚合方式，对数据进行载客点的存储，然后在地图上进行展示，并通过控制地图大小来进行控制数据项。
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