基于GPS数据的危险品运输车辆行程链聚类研究

为帮助政府相关部门精细化监管危险化学品运输,提出一种基于全球定位系统(GPS)数据的危险品运输车辆行程链聚类分析框架.设置时空阈值,从GPS数据中提取车辆基站和中途有效停车点,生成危险品运输车辆行程链;在计算行程链数、平均停车点数、平均行程链停车时长和平均行程链距离等已有指标的基础上,使用平均行程风险和平均停车点风险衡量危险品运输车辆行程风险;以行程链特征为聚类指标,轮廓系数与误差平方和为评估指标,比选K-Means、K-Means++、PAM、FCM这4种算法的行程链聚类效果;通过实际案例分析验证框架的可行性.结果表明:K-Means++算法效果最佳,危险品运输车辆被分为化工园区接驳(44.19％)、城际运输(31.42％)、城市配送(13.23％)、场站接驳(9.76％)和非工作状态(1.40％)5类.