检索结果-南通市图书馆

作者：罗裕枫重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着智慧城市的高速发展,高速路网不断扩大,我国汽车数量不断增长,交通拥堵的频繁发生,这就要求对高速路网进行科学的监控和管理。目前高速路交通信息获取方式主要通过固定检测器或车载GPS,因为其覆盖范围窄和成本高,所以不能满足智能... 详细信息

随着智慧城市的高速发展,高速路网不断扩大,我国汽车数量不断增长,交通拥堵的频繁发生,这就要求对高速路网进行科学的监控和管理。目前高速路交通信息获取方式主要通过固定检测器或车载GPS,因为其覆盖范围窄和成本高,所以不能满足智能交通系统的需求。移动信令数据具有低成本、全覆盖和实时全天候等特点,利用移动信令数据进行交通拥堵识别及预测是智能交通系统的热门研究方向,但准确度不够高一直是难点问题,本文基于移动信令数据的高速路拥堵识别及预测的相关问题展开研究,实现准确的拥堵识别和预测。本文首先分析了移动信令数据的特点及其中掺杂的“噪声数据”的特征,研究了高速路车辆速度和密度计算的常用方法,选取并研究了BP神经网络和SVM支持向量机预测算法的原理。然后,利用物理运动学的思想,根据包含一个道路栅格的两轨迹点的路程距离越短,则对该道路栅格车辆速度的贡献值越大,以及平行道路噪声数据的特点,提出一种融合路程加权并消除平行道路噪声数据的高速路车辆平均速度计算方法;根据车载手机用户的多个特征属性,利用聚类方法进行人车匹配来识别路段车辆数,进而计算车辆密度;然后以车辆速度和密度为输入参数,构建多参数综合阈值拥堵识别方法进行高速路拥堵识别。最后,针对多个子预测模型可以优势互补的特点,采用最优权重组合方法构建一种高速路短时交通拥堵组合预测模型,并考虑数据的时空维度特性进行拥堵预测。最后,利用移动运营商提供的信令数据采集系统以及数据处理平台对模型进行验证,将模型结果与固定检测器数据进行对比,将拥堵识别模型的车辆速度和车辆密度计算方法的结果分别与传统方法的计算结果进行MAE、RMSE和MAPE对比,可知本文提出的模型方法结果均优于传统方法,并且最终的拥堵识别准确率达到91.19%;将本文提出的组合预测模型结果与子预测模型结果进行MAE、RMSE和MAPE对比,结果均优于子预测模型,并且最终的拥堵预测准确率达到81.25%。满足模型的设计需求,具有一定的实用价值。

关键词：高速路智能交通系统移动信令数据拥堵识别拥堵预测

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基于知识与数据驱动的高速路车辆速度计算方法模型研究

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计算机应用研究 2019年第9期36卷 2655-2660页

作者：彭大芹罗裕枫范兴容 “新一代信息网络与终端”重庆市协同创新中心重庆400065 重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院重庆400065

由于目前通过蜂窝基站定位的精度不够高和信令数据产生的不确定性,所以通过手机信令数据估计交通信息参数的精确度仍然是一个巨大的挑战。高速路车辆速度参数是评估道路服务质量最常研究的参数之一,目前基于手机信令数据的交通参数估计... 详细信息

由于目前通过蜂窝基站定位的精度不够高和信令数据产生的不确定性,所以通过手机信令数据估计交通信息参数的精确度仍然是一个巨大的挑战。高速路车辆速度参数是评估道路服务质量最常研究的参数之一,目前基于手机信令数据的交通参数估计基本步骤为数据收集及预处理、地图匹配、用户路线匹配确定和交通信息参数估计。在此基础上,根据物理运动学知识,针对手机信令数据产生的不确定性和容易参杂平行公路噪声用户数据的影响,提出一种融合距离加权的改进车辆速度计算方法,并在此方法上进一步提出一种消除平行公路干扰数据的车辆速度计算方法,提高计算准确度。利用某移动公司提供的平台进行实例验证,并采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)作为性能指标,该方法模型性能均优于传统方法模型,并且平均绝对百分比误差比传统方法降低10%左右,具有重要的应用价值。

关键词：智能交通系统手机信令数据车辆速度平行道路噪声数据

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基于移动信令数据的城市热点识别方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2019年第1期31卷 95-102页

作者：彭大芹罗裕枫江德潮刘艳林新一代信息网络与终端重庆市协同创新中心重庆400065 重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院重庆400065

城市热点的识别对于探索解决引导性的人群疏散、规避交通拥堵等问题提供新途径,并为基于位置服务(location based services,LBS)如商铺选址、旅游导航等提供重要的科学参考,具有重要的应用价值。随着个人手机终端的普及与发展,手机已经... 详细信息

城市热点的识别对于探索解决引导性的人群疏散、规避交通拥堵等问题提供新途径,并为基于位置服务(location based services,LBS)如商铺选址、旅游导航等提供重要的科学参考,具有重要的应用价值。随着个人手机终端的普及与发展,手机已经成为研究用户行为特征的一种理想的探测器。提出了将手机信令数据融合兴趣点(point of interest,POI)数据来挖掘城市的热点区域并进行功能类型标定,重点通过手机信令数据研究人流的出行行为和在蜂窝的驻留时长情况来识别活跃蜂窝,并进一步通过基于密度的聚类算法判别热点区域。选取了重庆市较场口一定范围区域作为研究区域,数据来源于重庆某移动运营商提供的用户手机信令数据,通过实验实例验证分析,证明了该方法可快速识别出城市热点区域,并具有较高的准确性。

关键词：城市热点信令数据驻留点活跃蜂窝兴趣点(POI) 功能类型

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基于移动网络匹配投影点活跃度的路段动态划分方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2017年第4期29卷 446-453页

作者：彭大芹刘艳林赖香武罗裕枫黄德玲重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

准确筛选覆盖高速公路的基站小区并建立路段与基站的映射关系是高速路交通参数估计的必要前提。通过研究高速路上移动网络无线覆盖的特点,完成了高速路与移动网络的空间覆盖匹配,提出一种基于移动网络匹配投影点活跃度的路段动态划分方... 详细信息

准确筛选覆盖高速公路的基站小区并建立路段与基站的映射关系是高速路交通参数估计的必要前提。通过研究高速路上移动网络无线覆盖的特点,完成了高速路与移动网络的空间覆盖匹配,提出一种基于移动网络匹配投影点活跃度的路段动态划分方法,详细描述了高速路移动网络覆盖匹配和路段划分的过程。通过仿真验证了该方法的可行性及有效性,表明该方法可以实现较高精确度的匹配。

关键词：高速公路移动网络路段划分投影点匹配

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