泛在測(cè)繪及其在城市交通領(lǐng)域的典型化應(yīng)用

王慶國(guó)，羅　晶，張昆侖，何海琦，劉晨林

(武漢科技大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，湖北 武漢 430081)

隨著城市的發(fā)展繁榮和城市化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，城市的交通量正快速增加。目前的城市交通，尤其是中心城市的交通，普遍表現(xiàn)出擁堵日趨嚴(yán)重、通行成本明顯增加、交通事故頻發(fā)、交通狀態(tài)惡化、道路通行能力不斷下降等問題[1-2]。這些問題不僅嚴(yán)重阻礙了城市交通系統(tǒng)運(yùn)輸效能的提升，也給交通管理和城市發(fā)展帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。為了有效應(yīng)對(duì)日益突出、尖銳的城市交通問題，實(shí)現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展，必須依托科技進(jìn)步，提升交通規(guī)劃、決策和管理水平，提高城市交通的應(yīng)急能力，并盡可能提供各種精細(xì)化和個(gè)性化的交通服務(wù)等。

當(dāng)前，在信息化發(fā)展的背景下，城市交通系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行、管理和服務(wù)等，都離不開交通信息系統(tǒng)的支持；城市交通問題的解決也在很大程度上依賴于城市信息化水平的提升。在交通信息系統(tǒng)中，交通信息數(shù)據(jù)是進(jìn)行決策、管理和服務(wù)的最基礎(chǔ)性支撐。系統(tǒng)作用的充分實(shí)現(xiàn)在極大程度上依賴于系統(tǒng)對(duì)城市交通及相關(guān)信息數(shù)據(jù)的全面、完整、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的采集和處理能力，以及及時(shí)響應(yīng)的能力。

但城市的交通系統(tǒng)，尤其是大城市的交通系統(tǒng)，是一個(gè)龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)，具有廣泛的社會(huì)關(guān)聯(lián)性，這使得城市交通信息系統(tǒng)所涉及的信息數(shù)據(jù)復(fù)雜多樣。既有城市交通運(yùn)行和管理直接產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，也有氣象、環(huán)境、人口、規(guī)劃等相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的數(shù)據(jù)；既涉及政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等領(lǐng)域重大活動(dòng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，也涉及公眾互動(dòng)提供的數(shù)據(jù)等，這些都會(huì)對(duì)城市交通的運(yùn)行和管理產(chǎn)生直接或間接的影響[1]。另一方面，交通問題又是一個(gè)與時(shí)空高度關(guān)聯(lián)的問題，具有很強(qiáng)的時(shí)空依賴性和時(shí)空分布規(guī)律特性。對(duì)交通及其關(guān)聯(lián)的事件、現(xiàn)象、活動(dòng)和狀態(tài)的描述分析，必須與其發(fā)生和存在的時(shí)空位置相結(jié)合。因此，城市交通信息數(shù)據(jù)采集中的一個(gè)不可或缺的部分就是交通時(shí)空位置數(shù)據(jù)采集?；诮煌〞r(shí)空位置數(shù)據(jù)可以分析挖掘城市交通問題的時(shí)空分布規(guī)律，這對(duì)于有效應(yīng)對(duì)和解決日益突出、尖銳的城市交通問題具有重要的基礎(chǔ)性意義。

含有空間位置和時(shí)間標(biāo)識(shí)的地理和人類社會(huì)信息數(shù)據(jù)即為位置數(shù)據(jù)[3]。對(duì)時(shí)空基準(zhǔn)的確定和位置數(shù)據(jù)的采集與處理，是測(cè)繪學(xué)科研究的經(jīng)典的核心問題。但是傳統(tǒng)測(cè)繪由于技術(shù)手段的局限，主要針對(duì)靜態(tài)的位置數(shù)據(jù)采集，而且效率相對(duì)低下，難以反映實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)的狀態(tài)變化。而交通系統(tǒng)狀態(tài)是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的，對(duì)許多重大交通事件、現(xiàn)象、活動(dòng)和狀態(tài)，還需要作出及時(shí)的響應(yīng)或干預(yù)，這就要求具備對(duì)交通時(shí)空狀態(tài)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和處理的能力。

近年來(lái)，在測(cè)繪信息化發(fā)展的基礎(chǔ)上，隨著實(shí)時(shí)信息獲取、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的快速發(fā)展，以及移動(dòng)定位設(shè)備的普及應(yīng)用，以提供實(shí)時(shí)、泛在、智能、多維空間位置信息服務(wù)等為主要內(nèi)容的泛在測(cè)繪新形式逐步形成，并日益深入到人們生活的方方面面[3-6]。泛在測(cè)繪的發(fā)展為時(shí)空位置數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采集和處理提供了新的技術(shù)手段和技術(shù)形式。

1　泛在測(cè)繪的特征分析

劉經(jīng)南院士將泛在測(cè)繪定義為用戶在任何地點(diǎn)、任何時(shí)間為認(rèn)知自然和社會(huì)環(huán)境與人的關(guān)系而創(chuàng)建和使用地圖的活動(dòng)[3-5]。相較于傳統(tǒng)測(cè)繪，泛在測(cè)繪具有許多新的典型特征。

首先，泛在測(cè)繪的軟硬件技術(shù)平臺(tái)相較于傳統(tǒng)測(cè)繪發(fā)生了明顯變化。

傳統(tǒng)測(cè)繪更多的是借助水準(zhǔn)儀、全站儀和GNSS等專用的測(cè)繪儀器設(shè)備進(jìn)行靜態(tài)的位置數(shù)據(jù)采集。而泛在測(cè)繪則采用衛(wèi)星定位技術(shù)、移動(dòng)通信基站定位技術(shù)、室內(nèi)感知定位技術(shù)等實(shí)時(shí)位置獲取技術(shù)，以及大量的無(wú)線移動(dòng)定位設(shè)備和智能傳感器等，進(jìn)行位置等多重信息的實(shí)時(shí)感知獲取，并借助實(shí)時(shí)的信息表達(dá)技術(shù)、融合的信息處理技術(shù)，以及信息基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)和高速的信息傳遞技術(shù)等[4]，進(jìn)行信息的實(shí)時(shí)傳輸、分析、處理、表達(dá)、共享和服務(wù)等。

其次，泛在測(cè)繪表現(xiàn)出明顯的去專業(yè)化特征和顯著的泛在特征。

在傳統(tǒng)測(cè)繪背景下，測(cè)繪工作只能由專業(yè)的測(cè)繪技術(shù)人員采用專業(yè)的設(shè)備和專業(yè)的方法來(lái)完成。而在泛在測(cè)繪背景下，隨著各種實(shí)時(shí)信息獲取技術(shù)、移動(dòng)定位設(shè)備和智能傳感器等的普及應(yīng)用，除了專業(yè)的測(cè)繪技術(shù)人員，廣大公眾也能成為時(shí)空位置信息的生產(chǎn)者和服務(wù)的提供者。借助互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、傳感器網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等泛在網(wǎng)絡(luò)，人們還可以開放共享自己的位置，并讓更多的人感知到與自身位置相關(guān)的諸如交通狀況、氣象狀況、人群活動(dòng)狀態(tài)、公眾服務(wù)等信息，突破時(shí)空的約束，提供一種實(shí)時(shí)泛在的位置信息服務(wù)，走入社會(huì)的各個(gè)角落，并深入到人們生活的方方面面。在去專業(yè)化的基礎(chǔ)上，泛在測(cè)繪表現(xiàn)出顯著的泛在特征。這種泛在特征大致可以歸納為時(shí)空測(cè)繪對(duì)象的泛在化、時(shí)空信息測(cè)繪活動(dòng)的泛在化、時(shí)空信息處理的泛在化，以及時(shí)空信息服務(wù)的泛在化幾個(gè)方面。

然后，位置數(shù)據(jù)的社會(huì)屬性價(jià)值日益凸顯。

傳統(tǒng)測(cè)繪主要是對(duì)地表空間的自然形態(tài)、地理要素和人工設(shè)施等物的測(cè)繪，位置主要被作為地物的一種幾何特性看待，強(qiáng)調(diào)的是位置數(shù)據(jù)的幾何精確性。而在泛在測(cè)繪中，除了對(duì)物的測(cè)繪，還有對(duì)人的活動(dòng)的測(cè)繪，更強(qiáng)調(diào)以人為本，以用戶為中心，強(qiáng)調(diào)對(duì)人的表達(dá)，對(duì)人與人、人與物、人與環(huán)境的關(guān)系表達(dá)?！拔恢谩币呀?jīng)不再是一個(gè)由地理坐標(biāo)和時(shí)間構(gòu)成的四維概念，“社會(huì)性”成為其重要屬性?；诜涸跍y(cè)繪產(chǎn)生的位置大數(shù)據(jù)，成為大數(shù)據(jù)研究的重要組成部分。通過位置大數(shù)據(jù)，可以感知人類個(gè)體和群體與自然環(huán)境和社會(huì)環(huán)境的關(guān)系，識(shí)別社會(huì)個(gè)體的行為，分析挖掘群體社會(huì)交互特征和規(guī)律，進(jìn)而引導(dǎo)個(gè)體社會(huì)行為，支持社群的互動(dòng)、溝通和協(xié)作[7-8]。在泛在測(cè)繪的背景下，位置數(shù)據(jù)的社會(huì)屬性價(jià)值日益凸顯。

最后，位置信息服務(wù)的功能更加拓展。

以泛在測(cè)繪為基礎(chǔ)，形成了泛在的位置信息服務(wù)，這成為當(dāng)前信息服務(wù)業(yè)的新興業(yè)態(tài)和重要組成部分[5]。而且，在日常生活中，人們要的位置服務(wù)是生活的服務(wù)，是社交服務(wù)，不是單單位置本身。人們不再簡(jiǎn)單地關(guān)心某個(gè)地物的坐標(biāo)，而更關(guān)注這個(gè)坐標(biāo)的地名地址，以及在這個(gè)位置上有什么、發(fā)生過什么、正在發(fā)生什么、將會(huì)發(fā)生什么等信息[9-10]。同時(shí)，這種位置服務(wù)需求隨著用戶位置的變化而實(shí)時(shí)變化，隨著用戶興趣點(diǎn)的變化而實(shí)時(shí)變化，隨著用戶需求的變化而實(shí)時(shí)變化。因此，在泛在測(cè)繪背景下，位置信息服務(wù)已從單純的定位服務(wù)轉(zhuǎn)變成具有社會(huì)化、本地化和移動(dòng)性的新型形態(tài)[11]。泛在位置信息服務(wù)的對(duì)象已涵蓋了各級(jí)政府、各行各業(yè)和普通大眾。

由上可見，泛在測(cè)繪是在實(shí)時(shí)信息獲取、實(shí)時(shí)信息表達(dá)、融合的信息處理，以及高速的信息傳遞等技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展出來(lái)的一種以提供實(shí)時(shí)、泛在、智能、多維空間位置信息服務(wù)為主要內(nèi)容的新型技術(shù)形式和業(yè)態(tài)形式，既深化了傳統(tǒng)位置數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，也拓展了傳統(tǒng)位置服務(wù)的功能。

2　泛在測(cè)繪在城市交通領(lǐng)域中的典型化應(yīng)用

2.1　平均行車速度與交通量的估計(jì)

平均行車速度與道路交通量是表征道路交通運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo)。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取不同道路的平均行車速度和道路交通量，對(duì)于實(shí)現(xiàn)交通的精準(zhǔn)調(diào)度和管控具有重要意義。但是，這些交通狀態(tài)數(shù)據(jù)是一種典型的時(shí)空數(shù)據(jù)，隨時(shí)段和路段的不同存在明顯差異。傳統(tǒng)的方法主要借助人工調(diào)查，或是固定位置的傳感器等進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后通過后處理來(lái)獲取相關(guān)的交通狀態(tài)信息。很顯然，傳統(tǒng)方法適用范圍窄，難以進(jìn)行大范圍同時(shí)相交通狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取與分析。

在泛在測(cè)繪背景下，隨著智能傳感器、無(wú)線移動(dòng)定位終端和無(wú)線通信系統(tǒng)的普及應(yīng)用，可以通過車載設(shè)備構(gòu)造動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)車輛在道路上行駛時(shí)，就像是一個(gè)移動(dòng)的傳感器，能夠?qū)④囕v的時(shí)刻、位置、方向等數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)地傳送到信息中心，并通過相應(yīng)的分析處理算法和模型，進(jìn)行全面的交通流分析和交通狀態(tài)估計(jì)。

理論上講，若每輛車都配備了車載智能傳感器，則通過對(duì)所有車輛運(yùn)行信息的統(tǒng)計(jì)分析，就能夠?qū)崟r(shí)獲取整個(gè)路網(wǎng)的交通狀態(tài)信息。但由于目前車輛的傳感器配備尚未實(shí)現(xiàn)全覆蓋，實(shí)際數(shù)據(jù)不完備，因此還只能基于樣本數(shù)據(jù)計(jì)算。

考慮浮動(dòng)車具有出行率和城市道路覆蓋率高等特點(diǎn)[12]，本文以浮動(dòng)車為例，介紹平均行車速度與道路交通量的估計(jì)方法。

對(duì)于單臺(tái)浮動(dòng)車，當(dāng)其運(yùn)行時(shí)，通過裝載的GNSS定位設(shè)備，就可以按照一定的時(shí)間間隔記錄對(duì)應(yīng)時(shí)刻的車輛位置信息。通過位置信息，可以內(nèi)插出車輛的行使軌跡，并與電子地圖進(jìn)行匹配。通過對(duì)浮動(dòng)車運(yùn)行狀態(tài)的分析，可以挖掘出道路的交通運(yùn)行狀態(tài)。

假設(shè)在某一路段上，某輛浮動(dòng)車的GNSS采樣時(shí)間間隔為Δti，共有n個(gè)采樣點(diǎn)，通過每一采樣時(shí)刻記錄的位置，可以計(jì)算出兩相鄰采樣時(shí)刻之間的距離di，進(jìn)而可以計(jì)算出該車在該路段的平均速度為

(1)

如果該時(shí)段在該路段上有m輛浮動(dòng)車同時(shí)運(yùn)行，則通過每輛浮動(dòng)車的平均速度，就可以更為精確地計(jì)算出該時(shí)段該路段的平均行車速度為

(2)

根據(jù)文獻(xiàn)[13]，車輛的行車速度V與車流密度K之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，經(jīng)典的關(guān)系模型如下

(3)

式中，Vf代表路段車流密度K=0時(shí)的暢行速度，取值近似為道路的限行速度；Kj為交通完全堵塞即V=0時(shí)的交通密度，可以根據(jù)單位路段長(zhǎng)度與每輛車平均占用的車道長(zhǎng)度(車身長(zhǎng)度加上一定的車間距)之比估算出來(lái)。由此，當(dāng)平均行車速度V被計(jì)算出來(lái)后，根據(jù)式(3)，可以估算出路段的實(shí)時(shí)車流密度為

(4)

相應(yīng)的，設(shè)路段長(zhǎng)度為L(zhǎng)，則可以估算出該路段的實(shí)時(shí)交通量Q=KL。根據(jù)各路段的平均行車速度和交通量，就可以對(duì)各路段的交通狀態(tài)作出實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的評(píng)估。

2.2　交通熱點(diǎn)的實(shí)時(shí)獲取

交通熱點(diǎn)指交通流強(qiáng)度大、人員往來(lái)頻繁密集的區(qū)域和時(shí)段。雖然通過對(duì)交通歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，可以對(duì)城市交通熱點(diǎn)的一般區(qū)域和時(shí)段作出大致判斷，但是這種判斷只是一種統(tǒng)計(jì)意義上的分析結(jié)果，而不能對(duì)交通熱點(diǎn)作出實(shí)時(shí)的精細(xì)判斷。而且，在現(xiàn)實(shí)生活中，存在許多由一些突發(fā)性事件或非常規(guī)性活動(dòng)造成的交通熱點(diǎn)，特別是由一些重大災(zāi)害造成的嚴(yán)重交通熱點(diǎn)等，還需要作出及時(shí)響應(yīng)。這些交通熱點(diǎn)僅僅通過交通的歷史數(shù)據(jù)無(wú)法作出分析判斷。

以泛在測(cè)繪為基礎(chǔ)，通過對(duì)多種實(shí)時(shí)定位技術(shù)手段的應(yīng)用和相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取與分析，就可以對(duì)交通熱點(diǎn)路段進(jìn)行實(shí)時(shí)提取。

例如，通過浮動(dòng)車的運(yùn)行狀況對(duì)路段交通運(yùn)行狀態(tài)的估計(jì)，可以對(duì)各路段的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)作出判斷。當(dāng)然，由于浮動(dòng)車數(shù)量有限，以及車載GNSS系統(tǒng)在城市空間中容易受到信號(hào)遮擋，導(dǎo)致信號(hào)丟失或定位精度差等問題，單純的基于浮動(dòng)車技術(shù)進(jìn)行路段實(shí)時(shí)交通狀態(tài)的評(píng)判還不夠。

而在當(dāng)前泛在測(cè)繪的技術(shù)形式下，還包含許多新型定位手段，如基于無(wú)線移動(dòng)通信基站的定位、手機(jī)的QQ或微信等登陸地址的記錄定位、公交卡刷卡數(shù)據(jù)的記錄和定位等，都可以從不同側(cè)面提供交通的狀態(tài)信息[14]。

目前，百度地圖等在融合了多種定位技術(shù)方法的基礎(chǔ)上，都已經(jīng)能夠提供較為精細(xì)和準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)路況狀態(tài)信息。從這些狀態(tài)信息中，就可以實(shí)時(shí)提取各交通熱點(diǎn)路段。

2.3　交通誘導(dǎo)服務(wù)

隨著新型交通信息采集技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的發(fā)展，為了實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代交通的更有效管理和交通流的優(yōu)化，道路交通管理控制越來(lái)越追求過程的主動(dòng)化和動(dòng)態(tài)化。其中，交通誘導(dǎo)服務(wù)作為一種新型有效的手段，越來(lái)越受到重視。

從服務(wù)過程看，交通誘導(dǎo)服務(wù)包括出行前誘導(dǎo)和出行中誘導(dǎo)。出行前誘導(dǎo)是在用戶出行前，系統(tǒng)通過對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)信息、公交網(wǎng)絡(luò)信息、交通狀態(tài)信息等匯總分析后，根據(jù)用戶的出行需求，向用戶發(fā)送當(dāng)前路況、推薦出行路徑和出行方式等誘導(dǎo)信息；出行中誘導(dǎo)，是在用戶出行過程中，根據(jù)交通系統(tǒng)狀況的實(shí)時(shí)變化，對(duì)先前的誘導(dǎo)信息不斷進(jìn)行調(diào)整，發(fā)布路徑導(dǎo)航、道路擁堵、停車等信息，對(duì)用戶出行進(jìn)行動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)[1]。

顯然，無(wú)論哪種交通誘導(dǎo)服務(wù)形式，誘導(dǎo)服務(wù)系統(tǒng)都必須能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確采集處理交通狀態(tài)信息，并根據(jù)用戶的出行需求，向用戶發(fā)送當(dāng)前路況信息和交通系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)變化，向用戶推薦出行路徑等。因此，交通誘導(dǎo)服務(wù)的實(shí)現(xiàn)離不開泛在測(cè)繪技術(shù)的支撐。

以出行路徑的選擇為例，如圖1所示，要選擇一條從起點(diǎn)1到終點(diǎn)2的最佳路徑。傳統(tǒng)的方法主要基于道路網(wǎng)絡(luò)的幾何分析，把1、2兩點(diǎn)之間的最短路徑作為兩者之間的最佳路徑，如圖1(a)所示。很顯然，把最短路徑作為最佳路徑，無(wú)所謂起點(diǎn)和終點(diǎn)的差別。但是，如果考慮各路段在不同行車方向的實(shí)時(shí)路況信息，以車輛的實(shí)時(shí)平均行車速度為依據(jù)，以到達(dá)時(shí)間最短的路徑為最優(yōu)路徑，則計(jì)算出來(lái)的1、2兩點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑不再是兩點(diǎn)之間的最短路徑，而且最優(yōu)路徑與行車方向也直接相關(guān)。如圖1(b)與(c)所示，就是考慮了各路段的雙向?qū)崟r(shí)路況信息，在ArcGIS軟件平臺(tái)上，通過網(wǎng)絡(luò)分析，計(jì)算出不同狀態(tài)下的最優(yōu)路徑。

3　結(jié)　語(yǔ)

泛在測(cè)繪是伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種以提供實(shí)時(shí)、泛在、智能、多維位置信息為主要內(nèi)容的新的技術(shù)形式和服務(wù)形式。泛在測(cè)繪的發(fā)展為解決城市交通領(lǐng)域存在的許多問題提供了新的方法和技術(shù)的支持，開辟了位置大數(shù)據(jù)和位置信息服務(wù)在交通領(lǐng)域的新的應(yīng)用方向和前景。但同時(shí)城市交通問題是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)問題，不可能隨著某種新技術(shù)形式的出現(xiàn)就可以得到徹底解決，也不存在一勞永逸的解決方法。

圖1　1與2之間的路徑選擇

參考文獻(xiàn)：

[1] 何承，朱揚(yáng)勇.城市交通大數(shù)據(jù)[M].上海：上?？茖W(xué)技術(shù)出版社，2015.

[2] 鄒德慈.論大城市交通問題——以北京為例[J].城市規(guī)劃，2010，34(2)：78-79.

[3] 劉經(jīng)南，方媛，郭遲，等.位置大數(shù)據(jù)的分析處理研究進(jìn)展[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)，2014,39(4):379-384.

[4] 劉經(jīng)南.泛在測(cè)繪與泛在定位的概念與發(fā)展[J]．?dāng)?shù)字通信世界，2011(4)：28-30.

[5] 劉經(jīng)南.大數(shù)據(jù)與位置服務(wù)[J].測(cè)繪科學(xué)，2014，39(3)：3-9.

[6] 王慶國(guó)，劉漢麗，陳偉，等.測(cè)量學(xué)與GIS課程一體化教學(xué)內(nèi)容體系的構(gòu)建[J].測(cè)繪通報(bào)，2016(11)：141-143.

[7] 郭遲，方媛，劉經(jīng)南，等.位置服務(wù)中的社會(huì)感知計(jì)算方法研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50(12)：2531-2542.

[8] 郭遲，劉經(jīng)南，方媛，等.位置大數(shù)據(jù)的價(jià)值提取與協(xié)同挖掘方法[J].軟件學(xué)報(bào)，2014，25(4)：713-730.

[9] 李德毅.大數(shù)據(jù)時(shí)代的位置服務(wù)[J].測(cè)繪科學(xué)，2014，39(8)：3-6.

[10]高慧君，蔣波濤.智慧的空間位置[M].北京：測(cè)繪出版社，2014.

[11]劉經(jīng)南，郭遲，彭瑞卿.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的位置服務(wù)[J].中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊，2011，7(12)：40-50.

[12]唐爐亮，常曉猛，李清泉.出租車經(jīng)驗(yàn)知識(shí)建模與路徑規(guī)劃算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2010，39(4)：404-409.

[13]王煒，過秀成.交通工程學(xué)[M].南京：東南大學(xué)出版社，2011.

[14]陸化普，孫智源，屈聞聰.大數(shù)據(jù)及其在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用綜述[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2015，15(5)：45-52.