隨著我國城市化進程的不斷推進,城市人口急劇增加,汽車保有量不斷攀升,城市交通系統(tǒng)承載能力面臨著越來越大的挑戰(zhàn),交通問題日益嚴(yán)峻。不過,隨著現(xiàn)代科技技術(shù)的快速發(fā)展,運用科技技術(shù)發(fā)展城市交通智能化,形成的智能網(wǎng)聯(lián)汽車、無人駕駛、智慧城市大腦等技術(shù)支撐的應(yīng)用模式受到業(yè)界眾多專家、企業(yè)的青睞,基于車輛出行RFID數(shù)據(jù)的OD估計是其重要研究領(lǐng)域之一。本論文利用城市車輛出行RFID數(shù)據(jù)開展了路網(wǎng)先驗OD矩陣估計和動態(tài)OD矩陣預(yù)測。首先,在原始數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的處理基礎(chǔ)上,經(jīng)過交通小區(qū)劃分、小區(qū)間RFID點位識別、OD流量篩選方法等步驟,建立了基于車輛出行RFID數(shù)據(jù)的先驗OD矩陣計算方法。其次,對動態(tài)交通分配矩陣的獲取方法進行研究,著重分析動態(tài)交通分配矩陣的兩種主要獲取方法——仿真法與解析法,并分析其適用條件,通過時變路段交通流量和時變的OD流量之間的動態(tài)映射關(guān)系分析,利用RFID數(shù)據(jù)獲取路段的行程時間,構(gòu)建了基于解析法的動態(tài)交通分配矩陣估計模型;基于偏差思想確定OD估計的系統(tǒng)狀態(tài)向量,建立OD估計的狀態(tài)方程和測量方程關(guān)系式,提出了基于動態(tài)交通分配的動態(tài)OD估計卡爾曼濾波模型。最后,以重慶市內(nèi)環(huán)西環(huán)... 

【文章來源】：重慶交通大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

1 車輛 RFID 采集技術(shù)RFID 技術(shù)是一種基于自動射頻識別的通信技術(shù)，射頻一般為 1-100GHz 的，適用于短距離識別通信。由于 RFID 技術(shù)通過射頻信號對特定目標(biāo)進行識別寫相關(guān)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間無需建立機械或光學(xué)接觸，能對多個目標(biāo)和運動的目標(biāo)，識別工作也無須人工干預(yù)，操作快捷方便，且可工作于各種惡劣等優(yōu)勢。因此，該技術(shù)被眾學(xué)者廣泛研究，應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，特別是交通領(lǐng)域用于車輛感應(yīng)、車輛識別、車輛信息采集等，形成了包括電子不停車收費、海頭電子車牌系統(tǒng)、電子注冊管理等在內(nèi)一系列應(yīng)用，可實現(xiàn)車輛信息的分類、化、海量和動態(tài)采集，突破了原有交通信息采集技術(shù)的眾多瓶頸。1.1 車輛 RFID 技術(shù)采集原理RFID 技術(shù)的核心思想是，針對不同的應(yīng)用需求，利用電感耦合或者電磁耦式，在電子閱讀器和電子標(biāo)簽之間傳輸命令或數(shù)據(jù)，如圖 3-1 所示。

車載電子標(biāo)簽（應(yīng)答器）電子車牌讀寫設(shè)備（閱讀器）天線中心計算機圖 3-2 汽車電子標(biāo)識工作原理.2 車輛 RFID 采集系統(tǒng)構(gòu)成車輛 RFID 采集系統(tǒng)是 RFID 技術(shù)在城市交通的典型應(yīng)用，通過 RFID 技取車輛的車牌號碼、車輛類型、年檢信息、黃綠標(biāo)信息、車輛行駛位置及等相關(guān)信息，實現(xiàn)獲取車輛信息的實時性、精確性、動態(tài)性和海量性，提理智能化水平，滿足城市交通管理應(yīng)用需求，促進交通信息的共享，開啟據(jù)的應(yīng)用。一套完整車輛 RFID 采集系統(tǒng)包括三個部分：車輛電子標(biāo)簽（應(yīng)答器）、讀寫設(shè)備（讀寫器）和交通信息中心（軟件系統(tǒng)）。系統(tǒng)構(gòu)成示意圖如圖 3

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]OD矩陣反推策略及其在交通仿真系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 馬廣英.浙江大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于RFID數(shù)據(jù)的城市路網(wǎng)交通運行態(tài)勢識別技術(shù)及應(yīng)用[D]. 郭鵬.重慶交通大學(xué) 2017
[2]基于RFID數(shù)據(jù)的動態(tài)OD矩陣估計研究[D]. 周旭.東南大學(xué) 2015
[3]基于RFID的動態(tài)OD數(shù)據(jù)獲取方法及應(yīng)用[D]. 葉源潮.蘭州理工大學(xué) 2014
[4]基于視頻牌照檢測的公路網(wǎng)OD獲取及更新模型研究[D]. 周繼彪.長安大學(xué) 2012
[5]基于有序加權(quán)平均算子的OD矩陣估計算法研究[D]. 彭建.北京交通大學(xué) 2010
[6]基于免疫遺傳算法的OD矩陣反推模型與算法研究[D]. 劉泉叮.重慶大學(xué) 2010
[7]基于視頻牌照檢測的動態(tài)OD矩陣獲取方法研究[D]. 魏靜.同濟大學(xué) 2008
[8]基于信任度系數(shù)的雙層規(guī)劃OD矩陣估計模型與算法研究[D]. 張會娜.同濟大學(xué) 2008



本文編號：2967373