發(fā)布時(shí)間：2017-06-04 19:14

  本文關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)中站點(diǎn)規(guī)劃和交通流預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著中國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),城市規(guī)模不斷擴(kuò)大、城市人口規(guī)模高速增長,給城市交通管理帶來了極大的壓力。有限的交通基礎(chǔ)設(shè)施漸漸無法滿足日益增長的交通出行需求,交通擁堵、交通事故、環(huán)境污染等問題日益嚴(yán)峻。嚴(yán)峻的交通問題已經(jīng)成為影響一個(gè)城市發(fā)展的重要因素,而智能交通系統(tǒng)(ITS)由于具有有效利用現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施、減少交通擁堵、減少環(huán)境污染以及提高城市通行效率等優(yōu)點(diǎn),得到了來自學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府越來越多的關(guān)注。公共交通系統(tǒng)是ITS的重要組成部分。其中,公交站點(diǎn)規(guī)劃和短時(shí)交通流預(yù)測作為公共交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵職能,可以有效地提高城市公共交通的管理效率和服務(wù)水平。傳統(tǒng)的公交站點(diǎn)規(guī)劃主要靠人工操作,存在很多缺點(diǎn)和不足。短時(shí)交通流預(yù)測的結(jié)果可以有效的緩解交通擁堵問題,但如何獲得及時(shí)準(zhǔn)確的短時(shí)交通流預(yù)測結(jié)果仍舊是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。與此同時(shí),交通設(shè)施中部署的傳感器種類和數(shù)量越來越多,產(chǎn)生的交通數(shù)據(jù)規(guī)模和種類也越來越龐大。為此,本文利用了出租車GPS歷史記錄和歷史公交刷卡記錄,研究機(jī)場巴士站點(diǎn)設(shè)置和公共汽車客流量預(yù)測,以提高公共交通的服務(wù)水平。針對傳統(tǒng)公交站點(diǎn)規(guī)劃方法存在的缺陷,本文提出了一個(gè)兩階段的機(jī)場巴士站點(diǎn)規(guī)劃方法,旨在通過規(guī)劃最優(yōu)的機(jī)場巴士站點(diǎn)來提高公共交通的服務(wù)質(zhì)量。具體而言,通過數(shù)據(jù)預(yù)處理得到進(jìn)／出機(jī)場數(shù)據(jù)集,然后分別對兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類并對聚類結(jié)果篩選合并,最后在各劃分區(qū)域中選取最佳的候選點(diǎn)作為機(jī)場巴士站點(diǎn)。此外,本文還提出了一個(gè)演化的時(shí)間序列模型來實(shí)現(xiàn)短時(shí)公交客流量的預(yù)測。首先使用ARIMA模型對未來l-時(shí)間區(qū)間的客流量進(jìn)行預(yù)測,并利用上一時(shí)間間隔獲得的實(shí)際客流量對接下來的l1時(shí)間區(qū)間的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正,使得預(yù)測結(jié)果越來越接近于實(shí)際客流量,同時(shí)本方法還引入了置信水平1-∈來輔助公交調(diào)度中心進(jìn)行調(diào)度決策。最后,我們利用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫平臺HANA對上述方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的方法能夠提供有效的公交站點(diǎn)規(guī)劃方案和及時(shí)準(zhǔn)確的公交客流量預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：智能交通系統(tǒng) 歷史記錄 站點(diǎn)規(guī)劃 交通流預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題背景10-12
• 1.2 研究工作12-13
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 基于交通歷史數(shù)據(jù)的站點(diǎn)規(guī)劃和短時(shí)交通流預(yù)測的研究現(xiàn)狀14-23
• 2.1 引言14
• 2.2 基于交通歷史數(shù)據(jù)的站點(diǎn)規(guī)劃和短時(shí)交通流預(yù)測簡介14-16
• 2.2.1 基于GPS歷史記錄的站點(diǎn)規(guī)劃14-15
• 2.2.2 短時(shí)交通流預(yù)測15-16
• 2.3 基于GPS歷史記錄的站點(diǎn)規(guī)劃的相關(guān)工作16-18
• 2.3.1 出租車GPS歷史記錄挖掘17
• 2.3.2 交通可達(dá)性17-18
• 2.4 短時(shí)交通流預(yù)測的相關(guān)工作18-22
• 2.4.1 短時(shí)交通流預(yù)測技術(shù)19-21
• 2.4.2 短時(shí)交通流預(yù)測的數(shù)據(jù)源21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于GPS歷史記錄的站點(diǎn)規(guī)劃方法23-38
• 3.1 引言23
• 3.2 研究動(dòng)機(jī)23-25
• 3.3 基于出租車GPS歷史記錄的機(jī)場巴士站點(diǎn)規(guī)劃方法25-30
• 3.3.1 方法概述25-26
• 3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理26-27
• 3.3.3 劃分區(qū)域27-29
• 3.3.4 確定站點(diǎn)29-30
• 3.4 實(shí)驗(yàn)分析30-37
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境30-31
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于歷史刷卡記錄的客流量預(yù)測38-57
• 4.1 引言38
• 4.2 研究動(dòng)機(jī)38-40
• 4.3 ARIMA模型40-42
• 4.4 基于歷史公交刷卡記錄的短時(shí)客流量預(yù)測方法42-49
• 4.4.1 歷史平均模型43-44
• 4.4.2 演化的客流量預(yù)測方法44-48
• 4.4.3 誤差分析和置信區(qū)間48-49
• 4.5 實(shí)驗(yàn)分析49-55
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49
• 4.5.2 性能評估49-55
• 4.6 本章小結(jié)55-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1. 工作總結(jié)57-58
• 5.2 研究展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-66
• 致謝66-68
• 附錄A：攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目68-69
• 附錄B：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-70
• 附錄C：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的專利70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 王姣娥;莫輝輝;金鳳君;;中國航空網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性[J];地理學(xué)報(bào);2009年08期

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4 金鳳君,王姣娥;20世紀(jì)中國鐵路網(wǎng)擴(kuò)展及其空間通達(dá)性[J];地理學(xué)報(bào);2004年02期

5 宋炳良;港口內(nèi)陸空間通達(dá)性與國際航運(yùn)中心建設(shè)[J];經(jīng)濟(jì)地理;2001年04期

  本文關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)中站點(diǎn)規(guī)劃和交通流預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：421889