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[目的]运输行业管理部门利用车联网系统获取了大量驾驶员的时空轨迹点数据,而对行车轨迹点数据进行挖掘分析可以评估驾驶员的安全驾驶行为习惯,管理部门可以据此有针对性地对驾驶员进行教育监管,有助于规避风险,提高交通安全。而原始的轨迹点数据由于GPS信号被遮挡或者干扰等原因,会包含大量噪声及一些错误信息,需要有效清洗才能使用。[方法]文中以运输车辆原始轨迹点数据为研究目标,分析总结出了其中常见的六类数据点异常现象,包括无效属性信息、时间信息错误、车速零点漂移、速度变化率异常、信息量过少的轨迹路段、经纬度漂移