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基于在线地图的交通运行特征挖掘与态势预测方法

基于在线地图的交通运行特征挖掘与态势预测方法

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作者：朱尚祥重庆交通大学

学位级别：硕士

在线地图已经融入我们的生活,成为出行者探索未知路径的必备工具。但是在日常生活外,现有研究对在线地图数据尤其是交通路况图的空间特征挖掘不充分,也没有一种针对在线地图数据自成体系的交通运行特征提取方法,使得在线地图数据没有被... 详细信息

在线地图已经融入我们的生活,成为出行者探索未知路径的必备工具。但是在日常生活外,现有研究对在线地图数据尤其是交通路况图的空间特征挖掘不充分,也没有一种针对在线地图数据自成体系的交通运行特征提取方法,使得在线地图数据没有被充分有效的利用。在线地图的背后是数以亿计的用户,系统、合理的数据挖掘利用方法可以将城市交通状态识别与预测的理论水平再上一个台阶。针对在线地图的数据挖掘问题,本文提出基于图形数据的交通运行特征及其影响指标数据的提取方法,服务于路网更深层次的交通特性挖掘,并以多特征融合预测的方法检验不同交通运行特征耦合性。论文从出行者和管理者两种角度对在线地图交通功能进行了全面的阐释,并分析了在线地图承载的数据结构与出行者需求之间依赖与联系。基于在线地图在社会生活中起到的信息导向作用,本文对相关在线地图数据做了系统介绍,在获取在线地图数据的基础上,对其中交通路况和交通运行速度数据的时空序列分布进行了分析,并结合遗传算法与大区域短时人口不变的假定对热力图内部人口密度的色值权重做了标定,得到了相应的权值结果。为深度挖掘在线地图数据中的交通运行特征,本文从交通路况图浮动车轨迹中抽象出时空位置相关的缓堵队列属性。缓堵队列属性依赖于一个完整的区域路网。为较为简易的获取区域路网,本文结合在线地图的道路分向及几何特性,提出了路段像素对象分割模型及分类模型,在路段对象获取之后,引入了道路细化的形态学概念,将各个分割的路段像素对象不断细化直至提取出一根单像素宽度的轮廓线,以表征路段线状特征。按照路段分类模型中定下的起点位置偏向,对细化后的路段轮廓进行轮廓点重排序。利用短链接、匝道等特征,将按距离聚类后的端点集合成功关联成若干节点,并按照相应编号连接,从而获得一个完整的拓扑路网。在完整路网的基础上,本文成功从在线地图数据中提取缓堵队列属性这一交通运行特征。算例表明,主要道路的缓堵队列属性可以有效获得。结合全文分析的两种交通运行特征与人口活动影响因素,基于路径的输入输出结构,本文对LSTM模型进行了模型结构优化,提出一种CNN-Stacked LSTM模型,算例证明该神经网络模型的预测精度较好,能够适用于交通运行特征的预测。

关键词：在线地图交通运行特征提取缓堵队列属性自动拓扑 LSTM

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