目前,交通擁堵是世界大都市遇到的“城市病”之一。由于人均汽車保有量的持續(xù)增長、道路規(guī)劃不合理和交通管理不到位等問題,從而導(dǎo)致了城市交通擁堵問題日益嚴(yán)峻。交通擁堵不但造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,也帶來了嚴(yán)重的尾氣排放和噪聲污染等環(huán)境問題。所以解決城市交通擁堵問題已經(jīng)是刻不容緩、迫在眉睫。雖然目前己經(jīng)研究出了多種解決城市交通擁堵問題的方案,但是它們都沒有考慮到如下兩個問題:第一,“交通擁堵”是一個模糊的狀態(tài),不能簡單地由車輛行駛速度、道路承載量和道路長寬等單方面因素決定;第二,城市道路之間存在空間關(guān)聯(lián)性,在某個時間段內(nèi),不能單看某一條道路的擁堵情況,而是要對城市道路的整體進(jìn)行把握。針對上述存在的問題,本文引入了模糊集合論的思想,首先將道路的擁堵狀態(tài)進(jìn)行模糊化處理,然后使用模糊理論中的隸屬度來衡量道路擁堵的程度,并提出計算隸屬度值的公式。這樣既解決了道路擁堵狀態(tài)的描述問題,也能更好地定量分析道路擁堵的狀態(tài)。同時,還在傳統(tǒng)co-location模式的基礎(chǔ)上引入了時間特性,提出了時空并置擁堵模式的概念。時空并置擁堵模式與傳統(tǒng)co-location模式最大的區(qū)別是同時考慮了地理空間上的鄰近以及時間上的鄰...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 交通擁堵研究現(xiàn)狀
        1.2.2 空間co-location模式挖掘研究現(xiàn)狀
        1.2.3 時空co-location模式挖掘研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 基礎(chǔ)知識
    2.1 空間co-location模式挖掘
        2.1.1 基本概念
        2.1.2 無連接的co-location模式挖掘算法
    2.2 模糊數(shù)據(jù)的空間co-location模式挖掘
        2.2.1 隸屬度
        2.2.2 模糊挖掘算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 時空并置擁堵模式挖掘
    3.1 基本概念與相關(guān)定義
        3.1.1 基本概念
        3.1.2 相關(guān)定義
    3.2 時空并置擁堵模式挖掘算法
        3.2.1 算法步驟
        3.2.2 算法解釋
    3.3 極大頻繁時空并置擁堵模式挖掘算法
        3.3.1 算法思路
        3.3.2 算法步驟
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實驗結(jié)果與分析
    4.1 實驗環(huán)境及挖掘框架
        4.1.1 實驗環(huán)境
        4.1.2 挖掘的整體框架
    4.2 數(shù)據(jù)處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)說明
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 參數(shù)設(shè)置與分析
    4.4 挖掘結(jié)果分析與建議
第五章 交通擁堵可視化系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
        5.1.1 系統(tǒng)目標(biāo)
        5.1.2 功能需求
        5.1.3 系統(tǒng)設(shè)計
    5.2 系統(tǒng)界面展示
    5.3 挖掘結(jié)果展示
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3869030