本文關(guān)鍵詞：基于出租車數(shù)據(jù)的交通數(shù)據(jù)可視化研究

  更多相關(guān)文章： 可視分析 GPS大數(shù)據(jù) 聚類分析 匹配算法 城市交通運行

【摘要】：現(xiàn)階段,伴隨著海量數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)、城鎮(zhèn)化進程有條不紊和機動車數(shù)量的急劇增加,這些都使城市和地區(qū)交通發(fā)展面臨著前所未有的挑戰(zhàn)[1]。伴隨著衛(wèi)星技術(shù)、無線通訊技術(shù)和定位技術(shù)的迅速發(fā)展,每天都有大量包括浮動車數(shù)據(jù)在內(nèi)的實時交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生,這些實時數(shù)據(jù)的獲取技術(shù)從原始的駕駛員電話通報,交警通報,施工信息通報發(fā)展到初始方法的線圈測速,雷達或激光測速再到目前已經(jīng)發(fā)展到浮動車技術(shù)和手持移動設備獲取的最新方法。通過以上手段獲取的交通數(shù)據(jù)內(nèi)含大量信息,可以應用于很多重要的領(lǐng)域,如人類行為模式研究、應急疏散管理、城市規(guī)劃、交通物流、市場營銷、動物習性、計算幾何以及模擬仿真等對海量數(shù)據(jù)信息進行分析、歸納,并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律,己成為當今信息社會的焦點[2]。然而發(fā)現(xiàn)隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律之前首先要將這些繁瑣復雜的交通數(shù)據(jù)通過合理的方法進行收集、分析和呈現(xiàn),而現(xiàn)階段興起的可視化技術(shù)則無疑是讓這些海量交通數(shù)據(jù)變得親切和易于理解的最有效途徑,此方法可以從繁雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)城市交通運行和其他生產(chǎn)生活方面的規(guī)律[3]。交通數(shù)據(jù)具有海量,高維等特點,對其分析具有很大的難度�？梢暬夹g(shù)可以直觀地呈現(xiàn)多維時空軌跡數(shù)據(jù),并提供豐富的互動。本文提出的可視化方法的基本思想為通過一系列自動分析算法處理大數(shù)據(jù)和人腦對圖像等可視化圖形的先天認知優(yōu)勢,以統(tǒng)計圖和直觀地圖可視化界面相結(jié)合的方法幫助用戶在分析路況時可以從宏觀和微觀兩個方面對城市交通運行狀況加以把握。論文的主要內(nèi)容如下:(1)數(shù)據(jù)預處理。本文首先對相關(guān)車輛GPS數(shù)據(jù)和路網(wǎng)地圖數(shù)據(jù)進行了預處理。對于不符合規(guī)則的GPS數(shù)據(jù)進行剔除,對于缺失的GPS數(shù)據(jù)進行修補。對路網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理通過POTLACH工具進行編輯,剔除和修復路網(wǎng)中的相關(guān)圖層。(2)地圖匹配與聚類分析。地圖匹配過程包括軌跡的重建、清洗、存儲等。此過程主要是將一連串的車輛定位信息與電子地圖上的道路網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行比較并由此確定車輛相對于地圖的位置。聚類分析過程通過一系列過濾、篩選和規(guī)則處理海量軌跡數(shù)據(jù),進而發(fā)現(xiàn)車輛運行規(guī)律。(3)可視化界面設計仿真及結(jié)果分析。仿真以可視化基本模型和七大流程為基準,通過R語言編寫算法和可視化界面,軌跡數(shù)據(jù)存儲在MYSQL數(shù)據(jù)表中。利用相關(guān)交通擁堵評價標準文獻內(nèi)的參數(shù)得出該城市的平均路況,對該城市的平均路況進行量化分析。本文的可視化方法通過一系列自動算法處理繁瑣復雜的任務,同時在分析過程中強調(diào)了人在可視分析中處理高層次任務原則,最終的可視化界面清晰地還原出了道路的交通運行的具體情況。
【關(guān)鍵詞】：可視分析 GPS大數(shù)據(jù) 聚類分析 匹配算法 城市交通運行
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 國外交通數(shù)據(jù)可視化研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)交通數(shù)據(jù)可視化研究現(xiàn)狀12
• 1.3 研究目的及意義12-13
• 1.4 主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 可視化分析理論架構(gòu)與模型分析15-22
• 2.1 可視化技術(shù)概述15-17
• 2.1.1 可視化分類15-16
• 2.1.2 可視化數(shù)據(jù)類別16-17
• 2.1.3 可視化技術(shù)支撐17
• 2.2 可視化模型分析17-19
• 2.2.1 可視化理論模型17-19
• 2.2.2 用戶交互模型19
• 2.3 交通領(lǐng)域可視化19-21
• 2.3.1 交通數(shù)據(jù)可視化方法19-20
• 2.3.2 本文可視化機制20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 3 數(shù)據(jù)預處理22-30
• 3.1 GPS數(shù)據(jù)處理22-25
• 3.1.1 GPS技術(shù)與組成22-23
• 3.1.2 GPS浮動車數(shù)據(jù)特點23-24
• 3.1.3 出租車GPS數(shù)據(jù)預處理24-25
• 3.2 路網(wǎng)數(shù)據(jù)提取與處理25-29
• 3.2.1 路網(wǎng)數(shù)據(jù)提取25-28
• 3.2.2 路網(wǎng)數(shù)據(jù)處理28-29
• 3.3 本章小結(jié)29-30
• 4 可視化相關(guān)方法30-43
• 4.1 地圖匹配30-37
• 4.1.1 地圖匹配原理30-31
• 4.1.2 本文匹配算法31-34
• 4.1.3 匹配過程34-37
• 4.2 聚類分析37-42
• 4.2.1 交通數(shù)據(jù)聚類37-38
• 4.2.2 本文聚類算法38-40
• 4.2.3 聚類仿真過程40-42
• 4.3 本章小結(jié)42-43
• 5 實驗仿真及可視分析43-53
• 5.1 可視化界面設計43-45
• 5.1.1 視覺傳遞表達43-44
• 5.1.2 用戶界面設計44-45
• 5.2 相關(guān)功能設計45-49
• 5.2.1 地圖呈現(xiàn)45-46
• 5.2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)導入46-47
• 5.2.3 可視化算法功能設計47-48
• 5.2.4 可視化仿真結(jié)果48-49
• 5.3 可視化實驗結(jié)果分析49-52
• 5.3.1 道路擁堵分析49-50
• 5.3.2 各時段路況分析50-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻56-59
• 攻讀學位期間的研究成果59

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本文編號：1079698