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摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。
城市交通大数据数据集分析
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