發(fā)布時間：2022-02-22 19:55

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術及其相關應用（如智慧城市、感知中國、智能交通、應急管理、智能安防等）的飛速發(fā)展,如何有效地存儲、查詢與分析海量的物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)成為了一個亟待解決的關鍵問題�；谖锫�(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的矢量提取存儲思想,將感知數(shù)據(jù)進行矢量提取存儲,不僅會減少數(shù)據(jù)存儲的更新頻率和數(shù)據(jù)量,而且還會減少查詢和分析操作的數(shù)據(jù)量�；谲壽E大數(shù)據(jù)矢量特征提取,借助PageRank算法思想,引入路段狀態(tài)矢量,實現(xiàn)動態(tài)的路徑規(guī)劃。設計基于人群疏散的空間多樣性理論,實現(xiàn)大型活動高效人群疏散。本文以軌跡數(shù)據(jù)矢量提取為基礎,對動態(tài)路徑規(guī)劃和大型活動人群高效疏散進行了分析、研究和改進:（1）基于感知數(shù)據(jù)矢量特征存儲。針對具有路徑的時空數(shù)據(jù)的狀態(tài)矢量提取方法,本文選取貝塞爾曲線擬合算法,設計狀態(tài)矢量的表示、匹配和更新算法,對感知數(shù)據(jù)進行矢量提取,獲取監(jiān)控對象的狀態(tài)矢量序列�；诟兄獢�(shù)據(jù)的矢量存儲,進行高效的數(shù)據(jù)查詢,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效分析。通過對感知數(shù)據(jù)的矢量提取與存儲,不僅減少了數(shù)據(jù)的存儲量和更新頻率,而且提高了數(shù)據(jù)的查詢效率和數(shù)據(jù)插值查詢的準確度。（2）基于矢量的動態(tài)路徑規(guī)劃。借助PageRank算法和路段狀態(tài)矢量數(shù)目,... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學北京市211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 研究創(chuàng)新點
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 背景知識與相關技術介紹
    2.1 感知數(shù)據(jù)的存儲模式與查詢相關工作
        2.1.1 感知數(shù)據(jù)的存儲模式
        2.1.2 感知數(shù)據(jù)的查詢
    2.2 路徑規(guī)劃相關工作研究
        2.2.1 PageRank算法應用
        2.2.2 Dijkstra算法求最短路徑
        2.2.3 A~*算法求最優(yōu)路徑
        2.2.4 蟻群算法求最優(yōu)路徑
        2.2.5 遺傳算法求最優(yōu)路徑
    2.3 大型活動人群疏散的相關工作研究
        2.3.1 大型活動交通疏散的需求特征
        2.3.2 大型活動應急車輛疏散
        2.3.3 疏散路線選擇研究
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于感知數(shù)據(jù)的矢量表示及提取方法
    3.1 問題分析
    3.2 矢量特征表示
        3.2.1 矢量的表示
        3.2.2 貝塞爾曲線控制點算法
        3.2.3 矢量的匹配與更新
        3.2.4 矢量的查詢
    3.3 矢量提取算法
        3.3.1 總體設計
        3.3.2 算法描述
    3.4 實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)集及實驗設置描述
        3.4.2 矢量提取存儲的準確性
        3.4.3 存儲數(shù)據(jù)和更新頻率
        3.4.4 查詢效率
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于矢量的城市道路網(wǎng)動態(tài)路徑規(guī)劃
    4.1 問題分析
    4.2 路網(wǎng)中的CR值
        4.2.1 CR值的引入
        4.2.2 CR值的計算
    4.3 A~*算法啟發(fā)函數(shù)設置
        4.3.1 A~*算法引入
        4.3.2 啟發(fā)函數(shù)設計
    4.4 算法框架
        4.4.1 總體設計
        4.4.2 算法描述
    4.5 實驗結(jié)果及分析
        4.5.1 實驗數(shù)據(jù)集及實驗設置描述
        4.5.2 參數(shù)K的確定
        4.5.3 規(guī)劃效果比較
    4.6 本章小結(jié)
第5章 大型活動人群疏散的多車輛動態(tài)導航
    5.1 問題分析
    5.2 基于人群疏散的空間多樣性理論
        5.2.1 理論描述
        5.2.2 理論的基本實現(xiàn)
    5.3 算法框架
        5.3.1 總體設計
        5.3.2 算法描述
    5.4 實驗設計與結(jié)果分析
        5.4.1 實驗設置及數(shù)據(jù)集描述
        5.4.2 空間多樣性理論效果
        5.4.3 效率評估
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于動態(tài)路況信息的時間最優(yōu)交通流誘導系統(tǒng)研究[J]. 楊會.  信息通信. 2017(11)
[2]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的最優(yōu)路徑規(guī)劃方法[J]. 戚欣,梁偉濤,馬勇.  計算機應用. 2017(07)
[3]基于城市路網(wǎng)的最短路徑算法研究[J]. 戴建光.  城市勘測. 2016(06)
[4]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃方法[J]. 林娜,鄭亞男.  計算機應用與軟件. 2016(01)
[5]基于實時信息的城市配送車輛動態(tài)路徑優(yōu)化[J]. 張婷,賴平仲,何琴飛,靳志宏.  系統(tǒng)工程. 2015(07)
[6]基于蟻群算法的移動機器人全局路徑規(guī)劃方法研究[J]. 史恩秀,陳敏敏,李俊,黃玉美.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2014(06)
[7]人員密集場所應急疏散的風險評估模型研究[J]. 趙宇寧,黨會森.  中國公共安全(學術版). 2012(02)
[8]物聯(lián)網(wǎng)信息感知與交互技術[J]. 胡永利,孫艷豐,尹寶才.  計算機學報. 2012(06)
[9]Dijkstra改進算法在車輛導航系統(tǒng)中的應用與仿真[J]. 閆保中,劉軍,張波.  應用科技. 2011(11)
[10]一種支持狀態(tài)優(yōu)劣的路徑搜索算法[J]. 葉濤.  甘肅科技. 2008(22)

碩士論文
[1]城市快速路突發(fā)事件應急交通疏散方法研究[D]. 胡雁賓.吉林大學 2017
[2]PageRank算法在社區(qū)劃分中的應用研究[D]. 楊碩.沈陽航空航天大學 2016
[3]大型活動突發(fā)事件下交通疏散效率評價研究[D]. 周成成.西南交通大學 2014
[4]面向大型活動的動態(tài)交通誘導疏散關鍵技術研究[D]. 楊薇.吉林大學 2011
[5]基于實時交通信息的最優(yōu)路徑算法研究與實現(xiàn)[D]. 衛(wèi)瑋.長安大學 2009



本文編號：3640118