發(fā)布時間：2020-03-30 03:09

【摘要】：隨著經(jīng)濟快速發(fā)展和城市化進程加快,城市的人口和機動車越來越多,城市的交通擁堵問題也越發(fā)嚴(yán)重。通過進行城市居民出行調(diào)查來獲取交通出行相關(guān)數(shù)據(jù),再對這些數(shù)據(jù)進行分析研究,參考數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來進行城市交通建設(shè)和規(guī)劃,進而解決城市擁堵問題,已經(jīng)成為越來越多學(xué)者的共識。而基于被動式的GPS調(diào)查方法,因為其定位精度高、對志愿者造成的負擔(dān)小、能持續(xù)采集數(shù)據(jù)的特點,在出行調(diào)查中得到了越來越廣泛地使用。通過出行調(diào)查采集的GPS數(shù)據(jù),只是一系列在時間上連續(xù)的定位點,單純地觀察這些定位點并不能得到與交通出行相關(guān)的信息。通過對GPS數(shù)據(jù)采用一定的方法進行分析處理,挖掘出其中隱藏的交通出行相關(guān)信息,從中得到城市交通現(xiàn)狀和居民出行特征和需求,才能為城市交通規(guī)劃和建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐。因此,GPS軌跡數(shù)據(jù)的信息挖掘和處理工作是一件有意義且重要的工作。為了直觀地理解出行軌跡、挖掘軌跡中隱藏的信息,本文對軌跡數(shù)據(jù)的分析處理工作進行了初步研究,主要內(nèi)容包括:(1)闡述了基于智能手機的出行軌跡采集與去噪方法。根據(jù)軌跡分析的需求,構(gòu)造了存儲出行軌跡數(shù)據(jù)的采樣格式,并依據(jù)手機采集到的GPS數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差所體現(xiàn)的不同特征,設(shè)計了一種按距離、速度和時間閾值的去噪方法。(2)針對智能手機采集的出行軌跡數(shù)據(jù),提出了一種出行停留點識別算法,在此基礎(chǔ)上生成了出行軌跡鏈。給出了出行鏈和停留點的定義,分析了停留點的類型和特點,提出了一種基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的實時停留點識別算法,該算法能夠識別室內(nèi)停留和室外停留,并通過設(shè)定時間閾值來減少聚類次數(shù),然后使用實際數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性和準(zhǔn)確性。最后根據(jù)時間序列、出行軌跡點和停留點,構(gòu)建了出行鏈。(3)針對出行數(shù)據(jù)中的軌跡缺失問題,本文證明了該問題是NP-Hard問題,進而采用圖理論和邊著色機制,提出了一種改進Dijkstra的軌跡補全算法。該算法把路網(wǎng)抽象成加權(quán)無向圖,然后根據(jù)不同的出行方式對邊進行著色,并利用圖中源點和終點的時序約束,大大減小了搜索可行路徑的范圍,加快了算法的運行。之后從選擇的路徑中獲取軌跡點,并給其分配時間、定位類型等參數(shù),最后保存到數(shù)據(jù)庫,形成完整的軌跡數(shù)據(jù)。(4)結(jié)合采集到的真實GPS軌跡數(shù)據(jù),提出了一種軌跡數(shù)據(jù)特征分析提取方法。在識別出的停留點基礎(chǔ)上,研究了居民出行目的地建筑類型的識別方法,提取了出行者個人屬性特征和GPS軌跡數(shù)據(jù)的出行特征。
【圖文】：

實際的軌跡數(shù)據(jù)

圖 2-2 實際的停留點數(shù)據(jù)在采集的海量軌跡數(shù)據(jù)中，往往夾雜著一些噪聲數(shù)據(jù)。這些噪聲數(shù)據(jù)會對軌跡數(shù)據(jù)的分析處理產(chǎn)生不利影響，，導(dǎo)致從軌跡中得到的結(jié)果與實際情況有較大偏差。因此，在使用這些數(shù)據(jù)前，首先要對這些數(shù)據(jù)進行過濾和去噪處理。
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491;P228.4

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