發(fā)布時(shí)間：2021-07-23 00:15

　　隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車已成為人們出行的主要交通工具之一。但機(jī)動(dòng)車數(shù)量的急劇增長(zhǎng)也給城市交通帶來巨大的壓力,造成頻繁的交通擁堵。智能交通系統(tǒng)是緩解交通擁堵的有效方式。GPS浮動(dòng)車可以為智能交通控制和交通誘導(dǎo)提供必須要的實(shí)時(shí)路況感知信息。通過對(duì)城市交通GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析,我們不僅可以及時(shí)得到路網(wǎng)各處的實(shí)時(shí)交通狀況,還能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)擁堵區(qū)域,掌握路網(wǎng)態(tài)勢(shì),從而為城市交通系統(tǒng)提供誘導(dǎo)及控制策略。論文的研究目的旨在通過對(duì)浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的處理,及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和掌握城市交通路網(wǎng)中各個(gè)子區(qū)域的變化情況。分析城市路網(wǎng)狀況需要全路網(wǎng)各路段的實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)。針對(duì)浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)覆蓋強(qiáng)度不同所導(dǎo)致的數(shù)據(jù)稀疏、不完整問題,論文給出了一個(gè)可行的解決方案。同時(shí)論文還對(duì)傳統(tǒng)路網(wǎng)交通區(qū)域劃分方法的初始參數(shù)敏感性以及劃分效果的不穩(wěn)定、不精確等問題提出了新的解決方案并給出了實(shí)驗(yàn)分析和驗(yàn)證。本論文的主要工作如下:（1）論文首先針對(duì)城市出租車GPS數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量進(jìn)行了分析和研究。應(yīng)用最小樣本分析方法,驗(yàn)證了西安現(xiàn)有的出租車樣本數(shù)量完全能夠反映出西安市的整體交通狀況。論文討論了利用浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行交通... 

【文章來源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

浮動(dòng)車示意圖

圖 2.5 浮動(dòng)車采集技術(shù)示意圖.3 出租車作為浮動(dòng)車的優(yōu)勢(shì)出租車是城市公共交通的重要組成部分，是城市客運(yùn)體系的有效補(bǔ)充[28]。它不僅夠充分滿足于乘客的出行意愿，還能提供高效、便捷、舒適的運(yùn)輸服務(wù)。隨著國民活水平的不斷增長(zhǎng)，人們對(duì)出行方式的要求也逐漸提升，而出租車在現(xiàn)代城市交通的地位舉足輕重，是人們的主要出行方式之一。據(jù)有關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，大城市中的出租載客量較高，大約占城市公共交通客運(yùn)總量的 11%。出租車的規(guī)模逐漸擴(kuò)大，目前安市的出租車保有量也已經(jīng)突破 10000 輛。由出租車的管理規(guī)定，目前我國各大城市運(yùn)營(yíng)的出租車都裝有 GPS 車載設(shè)備，在營(yíng)過程中實(shí)時(shí)向出租車數(shù)據(jù)中心上傳 GPS 數(shù)據(jù)。出租車的上下車地點(diǎn)不固定，乘客了可以在固定等車點(diǎn)等車外，還可在路邊隨時(shí)揮手招車，且出租車司機(jī)一般采用白兩班輪班制，保證了車輛的長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)運(yùn)行。因此，出租車在城市交通流中占很大

圖 3.1 數(shù)據(jù)實(shí)際存儲(chǔ)圖3.2 GPS 浮動(dòng)車采集參數(shù)的確定3.2.1 數(shù)據(jù)獲取時(shí)間間隔的確定出租車向信息中心上傳的每條 GPS 數(shù)據(jù)都會(huì)包含上傳的時(shí)間，也就是數(shù)據(jù)采集的時(shí)間點(diǎn)。信息中心兩次獲得這些數(shù)據(jù)的時(shí)間差對(duì)下文將要用來進(jìn)行交通分析的速度參數(shù)有很大的影響，顯而易見的，當(dāng)數(shù)據(jù)獲取時(shí)間間隔越短，采集到的信息就越詳盡，從而用來分析的數(shù)據(jù)精確度就越高。但是縮小 GPS 數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔，則意味著 GPS數(shù)據(jù)的采集量會(huì)成倍增加，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理任務(wù)和費(fèi)用成本都顯著增多。反之，GPS 數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間間隔太大也存在問題，雖然時(shí)間間隔增大會(huì)減少一定的處理任務(wù)和費(fèi)用成本，但卻可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的部分遺漏，降低了數(shù)據(jù)精度。因此，采取合理的采樣時(shí)間間隔十分重要。2005 年，日本學(xué)者 Yamana 在基于數(shù)據(jù)精度和經(jīng)濟(jì)成本的影響

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于經(jīng)緯度判斷車輛是否偏離預(yù)定路線的方法[J]. 黃運(yùn)峰.  電子技術(shù)與軟件工程. 2015(23)
[2]城市智能交通系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J]. 劉小明,何忠賀.  自動(dòng)化博覽. 2015(01)
[3]城市出租車合理擁有量確定方法研究[J]. 王迎,蘇潔,侯靜.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(02)
[4]基于浮動(dòng)車車速數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別系統(tǒng)和方法[J]. 王吟松,王嘉文,張建躍,董秀軍,楊曉光.  交通信息與安全. 2011(06)
[5]一種用于公交站點(diǎn)聚類的AP算法[J]. 胡繼華,程智鋒,詹承志.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(S1)
[6]基于SFLA-FCM聚類的城市交通狀態(tài)判別研究[J]. 楊祖元,徐姣,羅兵,杜長(zhǎng)海.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(05)
[7]道路交通事故肇事駕駛員特征分析[J]. 胡江碧,曹新濤.  中國公路學(xué)報(bào). 2009(06)
[8]基于BP網(wǎng)絡(luò)的浮動(dòng)車與線圈檢測(cè)數(shù)據(jù)融合模型[J]. 熊文華,徐建閩,林思.  計(jì)算機(jī)仿真. 2009(09)
[9]基于樣本容量的浮動(dòng)車數(shù)據(jù)路網(wǎng)覆蓋能力研究[J]. 辛飛飛,陳小鴻,林航飛.  公路交通科技. 2009(08)
[10]動(dòng)態(tài)交通信息采集技術(shù)比較分析[J]. 鄭建湖,王明華.  交通標(biāo)準(zhǔn)化. 2009(07)

碩士論文
[1]左轉(zhuǎn)待行區(qū)對(duì)信號(hào)交叉口通行能力的影響研究[D]. 江穎.西南交通大學(xué) 2013
[2]基于浮動(dòng)車技術(shù)的城市道路網(wǎng)狀況研究[D]. 劉俏.武漢理工大學(xué) 2013
[3]基于GPS浮動(dòng)車的城市道路交通狀態(tài)判別技術(shù)研究[D]. 陳青.長(zhǎng)安大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3298191