本文關(guān)鍵詞：基于海量數(shù)據(jù)的城市道路運(yùn)行關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 旅行時(shí)間 車流量預(yù)測 卡爾曼濾波 MapReduce 灰度模型

【摘要】：城市道路的運(yùn)行指標(biāo)是評(píng)價(jià)一個(gè)城市交通狀況的重要依據(jù),精確、高效、快速的對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行合理預(yù)測是多年來的研究重點(diǎn),它可以用來分析城市的道路規(guī)劃是否合理,提出合理的出行建議,避免持續(xù)的道路擁堵。在相關(guān)的道路運(yùn)行指標(biāo)之中,旅行時(shí)間和車流量是兩個(gè)較為重要的基礎(chǔ)指標(biāo),它們在整個(gè)指標(biāo)體系中的作用尤為關(guān)鍵。隨著交通數(shù)據(jù)采集手段的不斷豐富,為城市道路運(yùn)行指標(biāo)的監(jiān)測和預(yù)測提供了充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),如何利用這些新興實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行道路旅行時(shí)間和車流量指標(biāo)的預(yù)測就成為一個(gè)有意義的研究問題。本文利用城市道路攝像頭采集的海量車牌識(shí)別數(shù)據(jù)并通過對(duì)車輛時(shí)空、時(shí)序的變化分析開展這兩個(gè)指標(biāo)相關(guān)預(yù)測方法的研究。由于實(shí)驗(yàn)采用的車牌識(shí)別數(shù)據(jù)集規(guī)模較大,如何高效處理海量數(shù)據(jù),如何準(zhǔn)確的計(jì)算進(jìn)行旅行時(shí)間和車流量的實(shí)測,以及在實(shí)測結(jié)果的基礎(chǔ)上如何實(shí)現(xiàn)精度更高的預(yù)測,這些都是旅行時(shí)間和車流量預(yù)測中的關(guān)鍵問題。針對(duì)以上問題,本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下：提出一種基于卡爾曼濾波法的旅行時(shí)間預(yù)測方法。該方法給出了基于車牌識(shí)別數(shù)據(jù)集的旅行時(shí)間定義,并在旅行時(shí)間實(shí)測計(jì)算基礎(chǔ)上采用卡爾曼濾波法完成未來短時(shí)間內(nèi)的道路旅行時(shí)間的預(yù)測,預(yù)測的結(jié)果對(duì)比歷史均值法和一元線性回歸法,顯示預(yù)測結(jié)果的精度有明顯程度的提升。提出一種基于改進(jìn)的灰度模型的車流量預(yù)測方法。該方法基于原始車牌識(shí)別數(shù)據(jù)集,在給出的車流量定義基礎(chǔ)上,通過前期對(duì)車流量的實(shí)測統(tǒng)計(jì)計(jì)算,利用實(shí)測的結(jié)果應(yīng)用殘差改進(jìn)的灰度模型進(jìn)行短時(shí)間內(nèi)車流量的預(yù)測。用采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)比經(jīng)典的灰度模型結(jié)果顯示,殘差改進(jìn)的灰度模型算法能一定程度的提升算法的精確度。設(shè)計(jì)并完成了上述兩種指標(biāo)預(yù)測方法在Hadoop分布式計(jì)算環(huán)境中的實(shí)現(xiàn),并通過基于百萬量級(jí)的真實(shí)車牌識(shí)別數(shù)據(jù)集的采樣和預(yù)測實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文方法的有效性,其中：相對(duì)于傳統(tǒng)的旅行時(shí)間預(yù)測方法,本文方法的預(yù)測精度有顯著提升,相對(duì)誤差減小約30%；相對(duì)于經(jīng)典灰度模型的車流量預(yù)測方法,本文方法的預(yù)測精度也有一定提升,相對(duì)誤差減小約8%。
【關(guān)鍵詞】：旅行時(shí)間 車流量預(yù)測 卡爾曼濾波 MapReduce 灰度模型
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景9-12
• 1.2 研究問題12-14
• 1.3 研究內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 相關(guān)研究16-27
• 2.1 旅行時(shí)間理論研究16-18
• 2.1.1 研究現(xiàn)狀16-17
• 2.1.2 旅行時(shí)間預(yù)測方法17-18
• 2.2 車流量理論研究18-20
• 2.2.1 研究現(xiàn)狀18-19
• 2.2.2 車流量預(yù)測方法19-20
• 2.3 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)20-27
• 2.3.1 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)簡介20-21
• 2.3.2 大數(shù)據(jù)在處理海量數(shù)據(jù)上的應(yīng)用21
• 2.3.3 Hadoop體系介紹21-27
• 第三章 基于海量車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的旅行時(shí)間預(yù)測方法27-33
• 3.1 旅行時(shí)間相關(guān)定義27
• 3.2 旅行時(shí)間計(jì)算27-29
• 3.3 卡爾曼濾波理論29
• 3.4 旅行時(shí)間預(yù)測方法的實(shí)現(xiàn)29-33
• 第四章 基于海量車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的車流量預(yù)測方法33-38
• 4.1 車流量相關(guān)定義33
• 4.2 車流量統(tǒng)計(jì)33-35
• 4.3 灰度模型理論35-36
• 4.4 車流量預(yù)測方法的實(shí)現(xiàn)36-38
• 第五章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與評(píng)估38-46
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹38
• 5.2 旅行時(shí)間預(yù)測實(shí)驗(yàn)38-41
• 5.2.1 模型評(píng)價(jià)38
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)與分析38-41
• 5.3 車流量預(yù)測實(shí)驗(yàn)41-46
• 5.3.1 模型評(píng)價(jià)41-42
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)與分析42-46
• 第六章 結(jié)論與展望46-48
• 6.1 主要結(jié)論46
• 6.2 研究展望46-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 在學(xué)期間的研究成果51-52
• 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：731412