近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,智能移動(dòng)設(shè)備大多帶有具備定位技術(shù)的傳感器,從而產(chǎn)生了大量的GPS數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含了海量多樣的信息,可以幫助我們更好地理解移動(dòng)對(duì)象和地理位置。而其中及時(shí)、準(zhǔn)確地推薦最優(yōu)駕駛路徑是交通數(shù)據(jù)挖掘研究中重要的問(wèn)題之一。它可以引導(dǎo)交通流走向,方便道路交通管理,也可以更好地為司機(jī)提供最優(yōu)路徑規(guī)劃,為乘客提供合理準(zhǔn)確的出行建議,這在城市駕駛規(guī)劃的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中起著至關(guān)重要的作用。由于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃問(wèn)題只考慮了路網(wǎng)信息,而忽視了用戶(hù)的需求和時(shí)變的外部狀況（如天氣影響,擁塞情況）。因此本文在融合城市出租車(chē)GPS軌跡數(shù)據(jù)、城市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息和地理靜態(tài)信息、交通動(dòng)態(tài)信息的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出基于駕駛時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)的最優(yōu)路徑規(guī)劃方案。具體本文的主要工作如下:1.候選路徑規(guī)劃,建立基于A*算法的分層路網(wǎng)路徑搜索系統(tǒng)。將構(gòu)建好的路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行提取,由于道路普遍存在分級(jí)的特點(diǎn),而用戶(hù)傾向性不明,如出行路線多選主干道或是小巷,因此將層次結(jié)構(gòu)引入到路徑搜索中。將區(qū)域道路網(wǎng)絡(luò)按等級(jí)分層,并將行駛路線中預(yù)選節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)形成的方向和距離作為估價(jià)函數(shù)的參數(shù),來(lái)減少行程路線中的拐點(diǎn)個(gè)數(shù),從而獲取多條... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

地圖匹配技術(shù)

實(shí)際路徑匹配場(chǎng)景如圖2-2顯示的車(chē)輛通過(guò)道路為A→C→B，但曲線測(cè)量的軌跡與實(shí)際路徑不

路徑投影場(chǎng)景

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)軌跡預(yù)測(cè)算法[J]. 喬少杰,韓楠,朱新文,舒紅平,鄭皎凌,元昌安.  電子學(xué)報(bào). 2018(02)
[2]基于改進(jìn)A*算法的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 王殿君.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(08)
[3]改進(jìn)遺傳算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 石鐵峰.  計(jì)算機(jī)仿真. 2011(04)
[4]基于模糊邏輯的GPS/DR地圖匹配算法[J]. 宋潔,李國(guó)燕,李娜娜,張永杰.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2008(10)
[5]車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)中地圖匹配的研究[J]. 荊濤.  鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2008(07)
[6]基于蟻群算法的Petri網(wǎng)最優(yōu)路徑序列尋找[J]. 黃光球,蘇海洋,劉冠.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2007(04)
[7]基于道路交通網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可靠性研究[J]. 范海雁,吳志周,楊曉光.  中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(04)
[8]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的過(guò)擬合問(wèn)題及解決方法[J]. 李儉川,秦國(guó)軍,溫熙森,胡蔦慶.  振動(dòng)、測(cè)試與診斷. 2002(04)

碩士論文
[1]基于手機(jī)信令大數(shù)據(jù)的城市規(guī)劃建模研究與應(yīng)用[D]. 李長(zhǎng)青.電子科技大學(xué) 2019
[2]基于改進(jìn)的網(wǎng)格劃分方法的地圖匹配算法研究[D]. 王詩(shī)航.遼寧大學(xué) 2017
[3]基于軌跡和POI數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)區(qū)域?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)[D]. 孫瑞.吉林大學(xué) 2017
[4]基于蜂窩信令數(shù)據(jù)的移動(dòng)軌跡清洗和預(yù)測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 錢(qián)琨.西南交通大學(xué) 2016
[5]基于用戶(hù)選擇的多約束條件動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃研究[D]. 郭桂林.重慶交通大學(xué) 2016
[6]基于手機(jī)定位數(shù)據(jù)的城市居民出行特征提取方法研究[D]. 張維.東南大學(xué) 2015
[7]基于歷史車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)的出行時(shí)間預(yù)測(cè)分析[D]. 蔣益娟.華東師范大學(xué) 2013
[8]一種改進(jìn)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)的IMM狀態(tài)估計(jì)算法[D]. 沈英達(dá).南京理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3316667