車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)在交通運輸領(lǐng)域應(yīng)用后的衍生概念,其通過先進的信息通信與處理技術(shù),實現(xiàn)車與人、車、路之間的深度融合,提升汽車智能化水平,并改善城市交通運行效率。在車聯(lián)網(wǎng)支持下,多車與路邊基礎(chǔ)設(shè)施可以通過對交通環(huán)境態(tài)勢的準(zhǔn)確認(rèn)知,完成車輛駕駛路線選擇和道路交通誘導(dǎo)的協(xié)同決策,以優(yōu)化車輛智能駕駛和智能交通控制。但由于智能交通設(shè)備并不能完成用戶出行需求認(rèn)知,且車載信息系統(tǒng)存在滲透率不足的問題,導(dǎo)致目前方法不能完整且精準(zhǔn)刻畫城市道路交通狀態(tài)。本文圍繞城市交通狀態(tài)的精準(zhǔn)認(rèn)知問題,考慮用戶出行形成的城市交通結(jié)構(gòu)與交通環(huán)境態(tài)勢的相關(guān)性,利用移動出行數(shù)據(jù)進行細(xì)粒度的城市交通結(jié)構(gòu)研究,取得以下成果:1.針對細(xì)粒度的交通結(jié)構(gòu)挖掘,提出一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型,考慮多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特性,對多數(shù)據(jù)源挖掘的知識進行融合,保證交通結(jié)構(gòu)構(gòu)建的完整性和準(zhǔn)確性。首先,針對城市交通區(qū)域劃分,考慮用戶出行需求,提出一種基于聯(lián)合交叉網(wǎng)格的近鄰傳播聚類算法,對用戶出行數(shù)據(jù)進行聚類獲取城市交通區(qū)域。其次,為獲取缺失的采用步行、騎車和私家車的出行數(shù)據(jù),針對連續(xù)GPS軌跡數(shù)據(jù)提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的基于堆棧式自編碼器的交通方式... 

【文章頁數(shù)】：112 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖３－１基于聯(lián)合交叉網(wǎng)格互補的ＡＰ聚類算法過程??針對第三次ＡＰ聚類過程，聚類的數(shù)據(jù)是前兩次聚類得到的類代表點，假設(shè)得到??

圖３－３停駐點檢測算法??

圖３－４基于ＧＰＳ軌跡的基本特征計算??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3711025