出行時(shí)間是影響居民出行滿意度的主要因素,而交通擁堵增加了出行時(shí)間,降低了居民出行效率,從而影響居民出行滿意度。交通擁堵可以分為常發(fā)擁堵和偶發(fā)擁堵,其中偶發(fā)擁堵具有隨機(jī)性、非周期性等特點(diǎn),其傳播方向、傳播范圍、影響程度較難預(yù)測(cè)。當(dāng)發(fā)生偶發(fā)擁堵時(shí),常用的最短路徑算法沒有考慮到擁堵的傳播擴(kuò)散使路網(wǎng)交通狀態(tài)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化,在進(jìn)行路徑選擇時(shí),可能無法避開潛在的連鎖擁堵路段。針對(duì)這一問題,研究路段交通流之間的空間相關(guān)性,刻畫偶發(fā)擁堵在城市路網(wǎng)中的傳播過程,根據(jù)路網(wǎng)交通狀態(tài)隨時(shí)間的變化情況,求解行程時(shí)間最短路徑,從而引導(dǎo)車輛減少出行延誤。論文完成的主要研究工作如下:（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市路段交通流空間相關(guān)性研究以處理后的GPS行車軌跡作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用Apriori算法提取頻繁出現(xiàn)在軌跡中的路段及路徑,生成關(guān)聯(lián)規(guī)則,將關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度作為表示路段交通流之間空間相關(guān)性的系數(shù),從而描述路段交通流之間的相互作用強(qiáng)弱。（2）偶發(fā)擁堵主要影響路段交通流狀態(tài)分析借助交通波理論分析事件發(fā)生后擁堵原發(fā)路段交通流狀態(tài),利用VISSIM仿真獲得不同車道失效場(chǎng)景下?lián)矶略l(fā)路段的流量及車速變化情況,根據(jù)交通流之間的空間相關(guān)關(guān)系量... 

【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)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

城市路網(wǎng)交通流相關(guān)關(guān)系示意圖

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文12（1）計(jì)算每一項(xiàng)的支持度，與最小支持度閾值比較，保留大于等于最小支持度閾值的項(xiàng)，得到1項(xiàng)頻繁集1L。（2）1L與1L連接得到候選2項(xiàng)集，并計(jì)算每一候選2項(xiàng)集的支持度，保留大于等于最小支持度閾值的項(xiàng)集，得到2項(xiàng)頻繁集2L。（3）2L與1L連接得到候選3項(xiàng)集，并計(jì)算每一候選3項(xiàng)集的支持度。根據(jù)Apriori算法，頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁項(xiàng)集，因此進(jìn)行剪枝，剔除非空子集包含非頻繁項(xiàng)集的3項(xiàng)集，并保留余下項(xiàng)集中大于等于最小支持度閾值的項(xiàng)集，得到3項(xiàng)頻繁集3L。（4）3L與1L連接得到候選4項(xiàng)集，處理過程同（3）。（5）遞歸連接得到候選k1項(xiàng)集，若剪枝后為空集，則1L、2L、3L…kL都是頻繁項(xiàng)集，其中kL是最大k項(xiàng)頻繁集。仍舊以4個(gè)路段序列的示例進(jìn)行說明。假設(shè)取最小支持度為0.4，具體提取頻繁項(xiàng)集流程如圖2.2所示。候選4項(xiàng)集剪枝后為空集，因此得到最大3項(xiàng)頻繁集，分別為路段1、2、6及路段1、2、8。圖2.2頻繁項(xiàng)集提取流程2.3本章小結(jié)本章將浮動(dòng)車軌跡匹配到地圖，利用Apriori算法提取軌跡反映的交通流空間相關(guān)關(guān)系，提出了計(jì)算交通流空間相關(guān)性的新方法。

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