基于軌跡數(shù)據(jù)的城市交通擁塞傳播模式挖掘
發(fā)布時間:2021-01-22 19:15
近些年來,中國的汽車產(chǎn)業(yè)正在快速地發(fā)展,尤其是自主品牌正在慢慢崛起,從而使得各城市的機(jī)動車保有量在逐年地增加。與此同時,伴隨著中國城市化進(jìn)程的發(fā)展,城市的人口也越來越密集。這就導(dǎo)致了人們在日常出行中需要面臨愈發(fā)嚴(yán)重的交通擁堵。城市道路上的交通擁塞不僅降低了路網(wǎng)的通行效率,也使得居民的出行體驗變差。車載GPS在機(jī)動車上的廣泛普及使得人們可以采集到大量的GPS軌跡數(shù)據(jù)。這些軌跡數(shù)據(jù)反映了道路上的歷史交通狀況,這就為人們研究城市網(wǎng)路中的交通擁塞創(chuàng)造了條件。通常,先是路網(wǎng)中少數(shù)的路段上發(fā)生了擁堵,如果經(jīng)過一段時間之后,這些路段上擁堵的交通狀況沒有得以緩解,那么這些擁堵路段的相鄰路段就有可能在接下來的時間里發(fā)生擁堵。路網(wǎng)中相鄰路段相繼發(fā)生擁堵的現(xiàn)象對于研究城市交通擁塞有著重要的意義。但在目前階段,大部分對于城市交通擁塞的研究主要分析擁塞路段在路網(wǎng)中的空間分布或者路段上發(fā)生擁塞的時間特性,而對于路網(wǎng)中擁塞傳播的研究仍相對匱乏。本文利用了上海的出租車軌跡數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的上海路網(wǎng)數(shù)據(jù)來研究上海路網(wǎng)中的交通擁塞傳播模式。本文主要的研究內(nèi)容如下:(1)原始的軌跡數(shù)據(jù)是離散的GPS軌跡點,這些點序列是無法直接...
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
上海路網(wǎng)
ID為00003的出租車部分軌跡數(shù)據(jù)樣例
圖 2.3 ID 為 00003 的出租車在 04 月 01 日時間段 12:24 - 18:14 的 GPS 軌跡地圖匹配步驟如圖 2.4 所示:載入待匹配的軌跡點,首先時速度。如果當(dāng)前點的瞬時速度為 0(圖 2.5 中的 P1),讀取接下來的軌跡點。從軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)值特征上看,瞬時單個地出現(xiàn),而是時間戳上相鄰的若干個軌跡點的瞬時該出租車在當(dāng)前時間段在停車等待。從實際生活中可知況下停車等待。一種情形是出租車當(dāng)前所行駛的道路通在道路上等待道路暢通;另一種情形是該出租車停泊在人下來的乘客。對于第一種情形而言,我們可以利用出租車
本文編號:2993763
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
上海路網(wǎng)
ID為00003的出租車部分軌跡數(shù)據(jù)樣例
圖 2.3 ID 為 00003 的出租車在 04 月 01 日時間段 12:24 - 18:14 的 GPS 軌跡地圖匹配步驟如圖 2.4 所示:載入待匹配的軌跡點,首先時速度。如果當(dāng)前點的瞬時速度為 0(圖 2.5 中的 P1),讀取接下來的軌跡點。從軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)值特征上看,瞬時單個地出現(xiàn),而是時間戳上相鄰的若干個軌跡點的瞬時該出租車在當(dāng)前時間段在停車等待。從實際生活中可知況下停車等待。一種情形是出租車當(dāng)前所行駛的道路通在道路上等待道路暢通;另一種情形是該出租車停泊在人下來的乘客。對于第一種情形而言,我們可以利用出租車
本文編號:2993763
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