利用道路交通供需關(guān)系實現(xiàn)精細(xì)化城市交通管理是智能交通的主要內(nèi)容,其中城市路網(wǎng)動態(tài)OD估計是交通需求側(cè)的重要支撐�，F(xiàn)有理論與方法存在動態(tài)交通分配模型難以精確描述真實路網(wǎng)車輛出行路徑選擇規(guī)律、OD估計模型調(diào)優(yōu)求解費時費力等不足。各種車輛檢測器的廣泛布設(shè)為智能交通提供了多樣的交通大數(shù)據(jù),以高清卡口車輛檢測器采集的號牌數(shù)據(jù)為代表的車輛軌跡數(shù)據(jù)可以提供車輛的行駛路徑,為估計路網(wǎng)動態(tài)OD提供了數(shù)據(jù)支持。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)為交通科學(xué)問題提供了新的解決思路。本研究以車輛號牌數(shù)據(jù)獲得的車輛出行鏈為基礎(chǔ),以深度學(xué)習(xí)中的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法為主要手段,主要內(nèi)容包括車輛出行鏈劃分、車輛軌跡重構(gòu)、路網(wǎng)動態(tài)OD估計三個方面,具體研究內(nèi)容總結(jié)如下。獲得車輛單次出行的出行路徑是后續(xù)動態(tài)OD估計的基礎(chǔ)步驟。從號牌數(shù)據(jù)中容易提取出所有車輛當(dāng)天的出行鏈,但車輛出行鏈通常包含多次出行,因此首先將車輛出行鏈進(jìn)行劃分�？紤]路段行程時間的時變特性,本文基于微波數(shù)據(jù)和路段的長度屬性,利用dijkstra算法的搜索思想,提出了一種適用于城市路網(wǎng)的交通小區(qū)最短路求解方法;以此方法求得的交通小區(qū)特定時段的最短行程時間為依據(jù),與號牌數(shù)... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

實例路網(wǎng)地圖

圖 3.2 一條車輛出行鏈包含多次出行示例圖由號牌數(shù)據(jù)得到的車輛出行鏈包含車輛駛過每個交叉口的時間，對于同一車牌相兩條過車數(shù)據(jù)，兩者時間相減能得到該輛車在兩個交叉口間的通行時間 t1，用 3.2出的方法能夠求出該輛車在當(dāng)前時段在兩個交叉口的最短行程時間 t2，本文通過比1 和 t2*2 的大小關(guān)系，對車輛的出行鏈進(jìn)行劃分，研究區(qū)域內(nèi)某天號牌數(shù)據(jù)的出行鏈

的結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TCP狀態(tài)估計方法研究[D]. 聶佛輝.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
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本文編號：3025265