本文關(guān)鍵詞：異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別及時(shí)空分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：城市道路交通狀態(tài)的準(zhǔn)確判別是掌握城市交通運(yùn)行情況的關(guān)鍵。近年來,浮動(dòng)車技術(shù)的快速發(fā)展為城市道路交通狀態(tài)研究提供了新的解決方案。受復(fù)雜的交通環(huán)境和條件影響,傳統(tǒng)的單一類型浮動(dòng)車數(shù)據(jù)不能全面地反映實(shí)時(shí)交通狀態(tài)變化。另一方面,路段的交通狀態(tài)只是路網(wǎng)交通流的一部分,因此有必要將對交通狀態(tài)的研究從單獨(dú)路段擴(kuò)展到整個(gè)路網(wǎng),從整體上把握交通狀態(tài)時(shí)空特征。而目前的方法只考慮了交通狀態(tài)的時(shí)空演化特征與其當(dāng)前所處的狀態(tài)有關(guān),而忽略了波動(dòng)程度的影響,不能完全有效表征交通狀態(tài)的實(shí)際情況。對上述問題展開研究,可以改進(jìn)目前城市道路交通狀態(tài)判別方法,更好地揭示路網(wǎng)交通流內(nèi)在規(guī)律。論文以城市道路代表路段為研究對象,綜合公交車和出租車兩種浮動(dòng)車的優(yōu)缺點(diǎn),針對單一類型浮動(dòng)車數(shù)據(jù)不能全面刻畫交通實(shí)時(shí)狀態(tài)的問題,研究異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法。在此基礎(chǔ)上,深入分析路網(wǎng)交通狀態(tài)在時(shí)空聚類和演化兩方面的特征。主要內(nèi)容包括:(1)確定了基于動(dòng)態(tài)聚類的城市道路交通狀態(tài)判別標(biāo)準(zhǔn)。針對交通狀態(tài)劃分存在模糊性的特點(diǎn),運(yùn)用改進(jìn)的K-均值聚類算法確定道路交通狀態(tài)劃分類型數(shù),在此基礎(chǔ)上引入FCM方法對交通狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)研究,得出不同交通狀態(tài)下的閾值,作為交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別的判別標(biāo)準(zhǔn)。(2)研究了異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法。綜合公交車和出租車兩種浮動(dòng)車的優(yōu)缺點(diǎn),考慮其運(yùn)行特性,提出了異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的判別方法,從特征級層次對估計(jì)的路段的平均行程速度進(jìn)行了融合,使之更加準(zhǔn)確地反映道路交通狀態(tài)的連續(xù)性變化。最后利用實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)對提出的判別方法進(jìn)行檢驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較好的判別效果。(3)分析了路網(wǎng)交通狀態(tài)時(shí)空特征。對交通狀態(tài)的研究從單獨(dú)路段擴(kuò)展到整個(gè)路網(wǎng),以異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合下的路段平均行程時(shí)間及其標(biāo)準(zhǔn)差作為時(shí)空單位,定義路網(wǎng)時(shí)空連通度以實(shí)現(xiàn)交通狀態(tài)聚集特征分析。利用交通相對擁擠度和交通相對波動(dòng)度分析時(shí)空狀態(tài)演化特征。實(shí)例分析驗(yàn)證了上述研究的有效性。綜上所述,本文提出了異種浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法,同時(shí)分析了路網(wǎng)了交通狀態(tài)在聚類和演化兩方面的特征,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了上述工作的有效性,可為城市道路交通服務(wù)和管理提供支持和參考。
【關(guān)鍵詞】：交通狀態(tài)判別 浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)融合 時(shí)空分析
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 城市道路交通狀態(tài)判別研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 路網(wǎng)交通狀態(tài)時(shí)空分析研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究的目的及意義11-12
• 1.4 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)12-13
• 1.5 小結(jié)13-14
• 2 論文研究方案及關(guān)鍵問題14-19
• 2.1 城市道路交通狀態(tài)概述14
• 2.2 論文研究方案14-16
• 2.3 關(guān)鍵問題分析16-18
• 2.4 小結(jié)18-19
• 3 城市道路交通數(shù)據(jù)采集方法及浮動(dòng)車特性分析19-30
• 3.1 城市道路交通數(shù)據(jù)采集方法及特性19-21
• 3.1.1 固定型交通數(shù)據(jù)采集方法及特性19-20
• 3.1.2 移動(dòng)型交通數(shù)據(jù)采集方法及特性20-21
• 3.2 浮動(dòng)車運(yùn)行特性及GPS數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析21-29
• 3.2.1 浮動(dòng)車運(yùn)行特性分析21-23
• 3.2.2 GPS數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析23-27
• 3.2.3 GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理27-29
• 3.3 小結(jié)29-30
• 4 動(dòng)態(tài)聚類的城市道路交通狀態(tài)判別標(biāo)準(zhǔn)確定30-40
• 4.1 城市道路交通狀態(tài)分類概述30
• 4.2 K-均值聚類改進(jìn)算法30-34
• 4.2.1 K-均值聚類算法簡介31
• 4.2.2 基于方差分析的K-均值聚類改進(jìn)算法31-32
• 4.2.3 基于方差分析的K-均值聚類改進(jìn)算法的優(yōu)化32-34
• 4.3 交通狀態(tài)評價(jià)因子的選擇34
• 4.4 實(shí)例驗(yàn)證34-38
• 4.4.1 K-均值聚類改進(jìn)算法確定最佳分類數(shù)35-36
• 4.4.2 閾值確定36-38
• 4.5 小結(jié)38-40
• 5 異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法研究40-50
• 5.1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述40-41
• 5.2 異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法設(shè)計(jì)41-43
• 5.2.1 交通狀態(tài)判別方法與應(yīng)用的基本框架41-42
• 5.2.2 異種浮動(dòng)車數(shù)據(jù)融合的城市道路交通狀態(tài)判別方法42-43
• 5.3 基于浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的路段平均速度估計(jì)43-45
• 5.3.1 基于公交車GPS數(shù)據(jù)的路段平均速度估計(jì)43-44
• 5.3.2 基于出租車GPS數(shù)據(jù)的路段平均速度估計(jì)44-45
• 5.4 道路交通狀態(tài)判別算法評價(jià)指標(biāo)45-46
• 5.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證46-49
• 5.5.1 研究路段選擇46-47
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析47-49
• 5.6 小結(jié)49-50
• 6 路網(wǎng)交通狀態(tài)時(shí)空特征分析50-61
• 6.1 城市道路網(wǎng)絡(luò)概述50-52
• 6.2 時(shí)空單位定義及表征參數(shù)選取52-54
• 6.2.1 時(shí)空單位定義52
• 6.2.2 表征參數(shù)選取52-54
• 6.3 時(shí)空聚類特征及演化特征分析54-55
• 6.3.1 聚類特征分析54
• 6.3.2 演化特征分析54-55
• 6.4 實(shí)例分析55-60
• 6.4.1 交通狀態(tài)聚類特征56-58
• 6.4.2 交通狀態(tài)演化特征58-60
• 6.5 小結(jié)60-61
• 7 結(jié)論與展望61-63
• 7.1 論文結(jié)論61-62
• 7.2 展望62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 附錄68
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文68
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開的發(fā)明專利68
• C. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目68

【相似文獻(xiàn)】

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