近年來,我國社會經濟飛速發(fā)展,在城市化進程加快的同時,城市人口和車輛也急劇增加,由此導致的交通擁堵問題也越發(fā)嚴重。為了全面提升交通運輸效率,緩解交通擁堵所帶來的各種影響,城市道路級交通路況的精準預測顯得尤為重要。目前,大規(guī)模軌跡數據被企業(yè)采集并持久化存儲,這些數據不但刻畫了交通網絡的實時狀態(tài),更蘊含著路況演化的模式規(guī)律,這為交通路況分析提供了前所未有的機遇。對此,本文主要研究了以軌跡數據為驅動的交通路況預測技術,希望能夠借助軌跡數據,對整個城市的道路級交通路況做出精準預測。城市道路級的交通路況預測不僅需要考慮時間上的變化模式,更需要關注在路網空間上的演化模式。同時交通路況數據往往還帶有周期性規(guī)律,并且容易受外界環(huán)境如天氣、節(jié)假日等因素的影響。這些復雜的規(guī)律和模式不能被簡單規(guī)則所描述,也難以被傳統的方法所刻畫。而深度學習對復雜的事物具有高度的表征刻畫能力,但是現有方法往往忽略了路網結構以及其他因素帶來的潛在影響。針對交通路況的復雜多變,本文構建了一種新的深度網絡模型。該模型同時考慮時空變化和城市路網的拓撲結構,通過路網內嵌的方式來學習近期內的時空演化特征,并且依靠周期性特征和環(huán)境特征來糾... 

【文章來源】：蘇州大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２?ＧＰＳ軌跡噪點示意圖??

圖２－３?ＩＶＭＭ算法流程圖??

圖２－４候選集生成示例圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]軌跡大數據:數據、應用與技術現狀[J]. 許佳捷,鄭凱,池明旻,朱揚勇,禹曉輝,周曉方.  通信學報. 2015(12)
[2]現代城市交通面臨的問題及對策研究[J]. 向樂.  企業(yè)技術開發(fā). 2015(01)
[3]基于微觀變量的交通流算法研究[J]. 衛(wèi)小偉,巨永鋒.  計算機科學. 2013(09)

碩士論文
[1]基于元胞自動機和模糊推理的交通流模型研究[D]. 張笑梅.大連理工大學 2013



本文編號：3555109