在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代,交通數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長(zhǎng)。交通數(shù)據(jù)的感知已經(jīng)不再局限于傳統(tǒng)的固定檢測(cè)器,智能手機(jī)、車載智能終端等移動(dòng)智能設(shè)備產(chǎn)生的海量實(shí)時(shí)的軌跡數(shù)據(jù)正在成為交通大數(shù)據(jù)的重要組成部分。隨著軌跡數(shù)據(jù)規(guī)模的改變,對(duì)軌跡數(shù)據(jù)的研究?jī)?nèi)容和方法也要隨之轉(zhuǎn)變。海量實(shí)時(shí)的高頻軌跡數(shù)據(jù)為動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。本文針對(duì)基于軌跡大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)技術(shù)展開(kāi)研究。本文研究的總體目標(biāo)是利用大規(guī)模的實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù),建立新的數(shù)據(jù)處理算法與實(shí)現(xiàn)方案,對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行精確的實(shí)時(shí)估算與動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),進(jìn)而對(duì)車輛進(jìn)行準(zhǔn)確而精細(xì)的動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)。本文取得的主要成果,包括以下幾個(gè)方面:(1)信號(hào)交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度實(shí)時(shí)估算交叉口延誤是城市交通狀態(tài)的一個(gè)重要影響因素。實(shí)時(shí)估算交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度一直以來(lái)都是一個(gè)挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。當(dāng)信號(hào)交叉口沒(méi)有配備固定交通流檢測(cè)器時(shí),問(wèn)題將變得更加復(fù)雜。本文探討了在海量GPS數(shù)據(jù)環(huán)境下,計(jì)算信號(hào)交叉口實(shí)時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度的關(guān)鍵技術(shù)。利用車輛GPS數(shù)據(jù),本文提出了基于交通波理論的信號(hào)交叉口實(shí)時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度估算模型,并首次引入了“消散延誤”的概念。利用實(shí)時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度估算模型與車輛的“消散延誤”數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)交叉口每一個(gè)信號(hào)周...

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【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及目的
        1.1.1 動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)
        1.1.2 動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)的關(guān)鍵技術(shù)
    1.2 面向誘導(dǎo)的海量實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)
        1.2.1 海量數(shù)據(jù)來(lái)源
        1.2.2 基于導(dǎo)航定位的車輛軌跡數(shù)據(jù)
        1.2.3 面向誘導(dǎo)的實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)分析
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及研究成果
    1.4 本文組織
    1.5 本章小結(jié)
第二章 國(guó)內(nèi)外研究綜述
    2.1 交通狀態(tài)實(shí)時(shí)估算
        2.1.1 路段行程時(shí)間實(shí)時(shí)估算
        2.1.2 信號(hào)交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度實(shí)時(shí)估算
    2.2 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)
    2.3 信號(hào)交叉口車速引導(dǎo)
    2.4 區(qū)域級(jí)動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)的交通狀態(tài)實(shí)時(shí)估算
    3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理
        3.1.1 GPS定位
        3.1.2 誤差校正
        3.1.3 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        3.1.4 地圖匹配
    3.2 路段行程時(shí)間實(shí)時(shí)估算
        3.2.1 路段構(gòu)成
        3.2.2 路段行程時(shí)間估算模型
    3.3 交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度實(shí)時(shí)估算
        3.3.1 交通波分析
        3.3.2 信號(hào)交叉口排隊(duì)長(zhǎng)度實(shí)時(shí)估算模型
        3.3.3 排隊(duì)延誤時(shí)間分析
        3.3.4 實(shí)時(shí)排隊(duì)長(zhǎng)度估算算法
        3.3.5 面向誘導(dǎo)的平均延誤時(shí)間
        3.3.6 實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于實(shí)時(shí)軌跡數(shù)據(jù)的交通流預(yù)測(cè)
    4.1 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)
        4.1.1 基本模型
        4.1.2 變時(shí)域動(dòng)態(tài)模型
    4.2 短期交通流預(yù)測(cè)
        4.2.1 歷史數(shù)據(jù)的篩選
        4.2.2 基于VTDDM的交通流短期預(yù)測(cè)方案
    4.3 實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.1 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)
        4.3.2 短期交通流預(yù)測(cè)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 信號(hào)交叉口車速引導(dǎo)
    5.1 引導(dǎo)策略分析
        5.1.1 假設(shè)前提
        5.1.2 理想狀態(tài)分析
    5.2 引導(dǎo)算法
    5.3 算例分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 區(qū)域級(jí)動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)
    6.1 動(dòng)態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)模型
    6.2 考慮交叉口延誤的動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)算法
    6.3 基于HALOOP的算法實(shí)現(xiàn)
    6.4 模型驗(yàn)證
    6.5 本章小結(jié)
第七章 基于海量數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    7.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        7.1.1 表現(xiàn)層
        7.1.2 應(yīng)用層
        7.1.3 數(shù)據(jù)層
        7.1.4 基礎(chǔ)設(shè)施層
    7.2 系統(tǒng)功能模塊的實(shí)現(xiàn)
        7.2.1 路段交通狀態(tài)判別
        7.2.2 交叉口交通狀態(tài)判別
        7.2.3 信號(hào)交叉口車速引導(dǎo)
        7.2.4 區(qū)域級(jí)動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)
        7.2.5 數(shù)據(jù)中心
    7.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
附件
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用浮動(dòng)車大數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏路段行程時(shí)間推斷 [J]. 張發(fā)明,朱欣焰,咼維,胡濤.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2017(01)
[2]大數(shù)據(jù)分析中軌跡數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) [J]. 謝邦昌,斯介生.  中國(guó)統(tǒng)計(jì). 2016(08)
[3]基于相空間重構(gòu)和RELM的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè) [J]. 商強(qiáng),楊兆升,李志林,李霖,曲鑫.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[4]出租車GPS軌跡大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用 [J]. 張紅,王曉明,過(guò)秀成,曹潔,朱昶勝,郭義戎.  蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
[5]軌跡大數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)、應(yīng)用與技術(shù)現(xiàn)狀 [J]. 許佳捷,鄭凱,池明旻,朱揚(yáng)勇,禹曉輝,周曉方.  通信學(xué)報(bào). 2015(12)
[6]低頻GPS數(shù)據(jù)和交叉口延誤下的行程時(shí)間估計(jì) [J]. 王志建,馬超鋒,李梁.  西南交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[7]基于灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)交通量預(yù)測(cè)組合模型研究 [J]. 楊志勇.  公路. 2015(03)
[8]一種基于MapReduce的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法 [J]. 梁軻,譚建軍,李英遠(yuǎn).  計(jì)算機(jī)工程. 2015(01)
[9]時(shí)空軌跡大數(shù)據(jù)模式挖掘研究進(jìn)展 [J]. 吉根林,趙斌.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2015(01)
[10]基于云計(jì)算的城市路網(wǎng)最短路徑遺傳算法求解 [J]. 楊慶芳,梅朵,鄭黎黎,馬明輝,王偉.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(03)

博士論文
[1]海量低頻浮動(dòng)車數(shù)據(jù)道路匹配及行程時(shí)間估算[D]. 李宇光.武漢大學(xué). 2013
[2]基于相似性的交通流分析方法[D]. 李星毅.北京交通大學(xué). 2010

碩士論文
[1]基于Storm平臺(tái)的路段行程時(shí)間估算與擁堵評(píng)價(jià)應(yīng)用研究[D]. 王在振.武漢理工大學(xué). 2015
[2]基于混沌和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D]. 金玉婷.西南交通大學(xué). 2014
[3]基于交通數(shù)據(jù)融合技術(shù)的行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型[D]. 劉春華.湖南大學(xué). 2013
[4]基于浮動(dòng)車的城市路段平均行程時(shí)間估計(jì)研究[D]. 陳仕驍.浙江工業(yè)大學(xué). 2012
[5]基于卡爾曼濾波的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D]. 石曼曼.西南交通大學(xué). 2012
[6]GPS/DR車輛組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)關(guān)鍵理論問(wèn)題的研究[D]. 嚴(yán)鐳.蘭州理工大學(xué). 2011
[7]基于出租車浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和地圖匹配的城市道路行程速度估計(jì)[D]. 溫金輝.華南理工大學(xué). 2011
[8]基于混沌和SVR的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D]. 徐永俊.西南交通大學(xué). 2011
[9]基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的高速公路路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 唐俊.中山大學(xué). 2011
[10]基于GPS浮動(dòng)車的城市交通路段行程時(shí)間實(shí)時(shí)估算方法研究[D]. 武小云.華南理工大學(xué). 2010



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