發(fā)布時間：2017-08-14 00:17

  本文關鍵詞：基于交通擁堵指數(shù)的交通擁堵模式聚類分析

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【摘要】：為了定量評價交通擁堵的狀態(tài),國內(nèi)很多城市都開發(fā)了自己的擁堵指數(shù)系統(tǒng)。通過將聚類分析的數(shù)學模型應用于已有交通運行數(shù)據(jù),研究者發(fā)現(xiàn)了交通擁堵模式的變化規(guī)律,作為支持擁堵態(tài)勢預測和緩堵政策研判的基礎。然而,現(xiàn)有研究大多是使用交通流數(shù)據(jù)進行交通擁堵模式分析,基于交通擁堵定量評價指標的交通擁堵模式聚類分析相關研究較少。本文目標是基于北京市的交通擁堵指數(shù)(TPI),建立交通擁堵模式聚類分析模型,以此分析城市的交通擁堵模式特點。為實現(xiàn)上述目標,首先闡述了北京市交通擁堵指數(shù)的特點及其計算方法,以及基于交通擁堵指數(shù)的交通擁堵模式變化規(guī)律；隨后,從聚類分析的四個部分出發(fā),分別論述了每個部分包含的不同方法,并以此為基礎建立了三種交通擁堵模式聚類分析模型,分別是基于交通指數(shù)曲線幾何形狀的聚類指標(模型Ⅰ)、基于k-means聚類法及指數(shù)曲線幾何分析的模型(模型Ⅱ)以及基于k-means聚類法及指數(shù)連續(xù)時變特點的模型(模型Ⅲ)；然后,提出三種聚類分析結(jié)果的評價指標,對上述三種模型2014年第二季度數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果進行評價,得出相對較優(yōu)的模型,并將該模型應用于2015年同期數(shù)據(jù),以檢驗其穩(wěn)定性；最后,分析不同年份北京市交通擁堵模式變化的規(guī)律,并將模型應用于上海、廣州、深圳的交通指數(shù)數(shù)據(jù),分析其交通擁堵模式。研究表明,使用基于交通指數(shù)連續(xù)時變差異的指標較使用基于交通指數(shù)曲線幾何形狀的指標,其對交通擁堵模式的差異反映更全面,聚類分析效果更好；使用最大Silhouette測度確定最佳類數(shù),能夠有效避免類數(shù)確定中的主觀性,確定更合理的聚類數(shù)；使用聚類分析指標的變異系數(shù)作為權(quán)重可以更好的刻畫不同樣本點之間的差異性,增強聚類分析結(jié)果的可靠性；類內(nèi)變異系數(shù)CV內(nèi)、類間變異系數(shù)CV簡、覆蓋度CR三個指標可以合理評估聚類方法的有效性；本文建立的聚類模型,將北京市第二季度的日期分為6類,可以覆蓋81.3%的日期,類內(nèi)一致性指標CV內(nèi)達到0.141,類間差異性指標CV間達到0.337。以此模型分析國內(nèi)其他典型城市如上海、廣州、深圳的交通指數(shù)數(shù)據(jù),表明此模型同樣適用于國內(nèi)其他典型城市,且聚類分析的結(jié)果展現(xiàn)了不同城市交通管理政策措施的差異。
【關鍵詞】：交通指數(shù) 交通擁堵模式 聚類分析
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.265
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-15
• 1 引言15-21
• 1.1 研究背景15-17
• 1.2 研究目標與意義17-18
• 1.3 研究內(nèi)容與技術路線18-20
• 1.4 本章小結(jié)20-21
• 2 研究綜述21-33
• 2.1 交通擁堵模式特征分析綜述21-22
• 2.2 交通擁堵定量評價指標綜述22-28
• 2.3 聚類分析方法研究綜述28-30
• 2.3.1 聚類分析算法28-29
• 2.3.2 聚類分析在交通擁堵研究中的應用29-30
• 2.4 基于交通擁堵指數(shù)的交通擁堵模式分析綜述30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 3 基于交通指數(shù)的交通擁堵模式特征分析33-41
• 3.1 交通指數(shù)特征及其影響因素分析33-36
• 3.2 交通指數(shù)連續(xù)時變規(guī)律及擁堵模式分析36-39
• 3.3 本章小結(jié)39-41
• 4 交通擁堵模式聚類分析模型41-55
• 4.1 交通擁堵模式聚類分析算法的選取41-44
• 4.1.1 層次聚類法41-44
• 4.1.2 k-means聚類法44
• 4.2 交通擁堵模式聚類分析指標分析44-50
• 4.2.1 基于交通指數(shù)曲線幾何形狀的聚類指標45-46
• 4.2.2 基于交通指數(shù)曲線幾何形狀的精簡指標46-49
• 4.2.3 基于交通指數(shù)連續(xù)時變差異的指標49-50
• 4.3 交通擁堵模式類數(shù)確定50-51
• 4.3.1 人工確定50-51
• 4.3.2 利用Silhouette測度確定51
• 4.4 交通擁堵模式聚類指標權(quán)重設計51-53
• 4.4.1 交通擁堵模式聚類指標權(quán)重的意義52
• 4.4.2 交通擁堵模式聚類指標權(quán)重的選取52-53
• 4.5 交通擁堵模式聚類分析模型的建立53-54
• 4.5.1 基于層次聚類法及指數(shù)曲線幾何分析的模型(模型Ⅰ)54
• 4.5.2 基于k-means聚類法及指數(shù)曲線幾何分析的模型(模型Ⅱ)54
• 4.5.3 基于k-means聚類法及指數(shù)連續(xù)時變特點的模型(模型Ⅲ)54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 5 交通擁堵模式聚類分析模型的評價55-73
• 5.1 聚類分析模型的評價指標設計55-59
• 5.1.1 類內(nèi)一致性55-56
• 5.1.2 類間差異性56-57
• 5.1.3 覆蓋度57-59
• 5.2 聚類分析模型的結(jié)果評價59-68
• 5.2.1 模型Ⅰ的評價結(jié)果61-63
• 5.2.2 模型Ⅱ的評價結(jié)果63-65
• 5.2.3 模型Ⅲ的評價結(jié)果65-68
• 5.3 聚類分析結(jié)果穩(wěn)定性分析68-72
• 5.4 本章小結(jié)72-73
• 6 案例應用73-87
• 6.1 上海市路網(wǎng)擁堵模式分析73-77
• 6.2 廣州市路網(wǎng)擁堵模式分析77-79
• 6.3 深圳市路網(wǎng)擁堵模式分析79-82
• 6.4 國內(nèi)典型大型城市交通擁堵模式對比分析82-85
• 6.5 本章小結(jié)85-87
• 7 主要結(jié)論和研究展望87-89
• 7.1 主要結(jié)論87-88
• 7.2 研究展望88-89
• 參考文獻89-95
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間的研究成果95-99
• 學位論文數(shù)據(jù)集99

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本文編號：669776