检索结果-南通市图书馆

作者：草克土新疆大学

学位级别：硕士

近年来,因汽车保有量的不断增长,城市交通拥堵日益频发,造成路网运行效率不断降低。拥堵频发对社会造成了巨大的负面影响,出行者的出行成本增高,出行便捷性降低;过长的延误时间造成大量尾气排放,引发空气污染问题;拥堵频发造成交通事故... 详细信息

近年来,因汽车保有量的不断增长,城市交通拥堵日益频发,造成路网运行效率不断降低。拥堵频发对社会造成了巨大的负面影响,出行者的出行成本增高,出行便捷性降低;过长的延误时间造成大量尾气排放,引发空气污染问题;拥堵频发造成交通事故多发,而多发的交通事故会进一步加深拥堵程度。拥堵频发对社会的环境、经济、民生都具有不可估量的影响作用,如何缓解拥堵频发已成为当今社会亟待解决的问题。交通状态研究能有效挖掘城市交通状态的规律,为交通管理者制定缓解拥堵制度和政策提供强大的理论支撑。交通状态研究的基础是交通检测数据,目前常用的交通检测数据包括:固定检测器数据和移动检测器数据。其中固定检测器数据,是通过安装在道路设施上的道路检测设备获得交通流数据,因国内道路建设、改建频率高等问题固定检测器的初期投入和维修成本过高;浮动车技术是通过安装在车辆上的GPS装置采集数据,具备覆盖采集区域广、安装布置成本较低、采集系统相对稳定等优势,已成为城市道路交通状态监测的主要数据来源。但浮动车数据需依据自身定位数据和基于道路、交叉口等多属性路网数据的相关性建立约束条件,寻得符合路网结构的出行路径即地图匹配过程。现有地图匹配研究中存在面对海量浮动车数据无法兼顾匹配正确率和匹配效率的问题。本研究提出基于二次栅格与要素加权结合的地图匹配算法,二次栅格高效选取候选路段,确定最短路径;要素加权以距离为主要要素,行驶方向和轨迹角度经速度与间隔长度调控作为次要要素准确确定最优匹配路段克服平行路段跳跃、交叉口误匹配、密集路段误匹配及定位误差较大时算法容错性较差等问题,同时为避免行驶方向和轨迹角度在低速行驶下失效而导致对地图匹配的干扰,行驶方向和轨迹角度要素通过瞬时速度和轨迹点间的间隔长度动态调整权值。经实验证明,本研究算法中改进的要素加权方法显著提高了匹配正确率,在算法原理中结合二次栅格方法有效提高算法匹配效率,本研究提出的地图匹配算法在面对海量数据时能兼顾匹配准确率和匹配效率。浮动车数据处理后的交通运行状态数据—路段速度数据为时序数据,数据维度(时间维度)高,而聚类算法在面对高维度数据时具有较好的数据分析性能。在城市交通运行状态研究中常用聚类算法分析交通运行状态数据,挖掘城市道路交通状态的潜在规律。但现有研究中存在采用算法抗噪性差,忽略空间维度下的城市道路交通状态的潜在规律,缺少对主干路的研究等问题。为挖掘城市道路交通时空维度下的潜在规律,克服以往研究中的不足,本研究提出基于小波降噪的K-Means聚类算法,克服算法抗噪性差的问题;选取快速路多个组成路段进行聚类分析,探讨各组成路段间、整体与组成路段间聚类结果的差异性,以主干路速度在时间维度下的道路双向速度变化趋势进行聚类分析,对比其结果,在时间和空间维度下挖掘城市道路的运行状态特性,弥补以往研究中的不足。

关键词：浮动车地图匹配小波降噪 K-means聚类算法

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基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究

基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究

作者：沙飞北京交通大学

学位级别：硕士

近年来我国进入了城市化的高速发展阶段,随着国民经济的高速发展,城市化进程不断加快,城市人口急剧增长,各类车辆拥有量不断增加,大多数城市也不同程度地出现了交通拥挤与交通堵塞现象,从而引起了日益严重的交通事故、交通噪声及尾气污... 详细信息

近年来我国进入了城市化的高速发展阶段,随着国民经济的高速发展,城市化进程不断加快,城市人口急剧增长,各类车辆拥有量不断增加,大多数城市也不同程度地出现了交通拥挤与交通堵塞现象,从而引起了日益严重的交通事故、交通噪声及尾气污染等问题。因此,发展智能交通系统,解决城市交通拥塞问题,得到了广泛的重视。智能交通系统的运行基础为道路现状和历史的交通状况数据,车辆行驶速度是反映道路交通状况的基本指标之一,由速度可以得到道路交通流量、密度等信息,为预测未来一段时间内的道路交通基本状况提供依据。因此本文从定量化角度研究道路车辆行驶速度具有一定的意义。本文在综述国内外道路车辆行驶速度相关研究的基础上,对车辆行驶速度以及速度在道路上的分布状况进行了研究。基于浮动车数据,结合路网的历史运行和实时交通数据,采用自适应指数平滑的方法估计道路车辆的行驶速度;并运用Logistic函数,对车辆速度在路网上不同路段的分布规律进行了定量化的研究。文章最后,应用杭州市GPS浮动车数据,对建立的模型进行了示例分析,验证了模型的有效性。

关键词：浮动车道路车辆速度指数平滑模型 Logistic模型定量化

基于浮动车数据的出租汽车OD分布及运营特点研究

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基于浮动车数据的出租汽车OD分布及运营特点研究

作者：李明珠北京交通大学

学位级别：硕士

OD矩阵是交通规划、交通管理和交通控制的重要基础数据,同时也是交通仿真系统直接、可靠的输入数据。传统获得OD矩阵的方法是进行大规模抽样调查,产生昂贵的费用和组织难度。随着交通系统的日益复杂,计算机技术、信息技术的飞速发展,迫... 详细信息

OD矩阵是交通规划、交通管理和交通控制的重要基础数据,同时也是交通仿真系统直接、可靠的输入数据。传统获得OD矩阵的方法是进行大规模抽样调查,产生昂贵的费用和组织难度。随着交通系统的日益复杂,计算机技术、信息技术的飞速发展,迫切需要找到一种经济、可行的方法获得更符合实际的OD矩阵。浮动车比较均匀的分布在路段上,采集到的数据实时传送到浮动车信息中心,经过地图匹配及相应算法的有效处理后,可得到浮动车OD矩阵,浮动车OD矩阵经过扩样后,能得到出租汽车OD矩阵。出租汽车运营特点的研究,能够有效地提高城市出租汽车行业运营管理水平,向城市交通管理者提供决策信息支持,向公众提供交通信息服务,有助于开发利用智能交通系统的数据资源。传统方法通过出租汽车IC卡记录进行分析,时效性不够好,需要一定周期才能进行数据汇总分析并且与城市空间位置不能有效联系,浮动车数据能够更好的弥补出租汽车IC卡数据的弊端。本文对国内外浮动车技术和出租汽车运营信息采集方法的研究和应用进行了综述,研究分析了浮动车数据采集系统,浮动车数据的特点,以及浮动车数据的地图匹配。在此基础上,本文研究设计了记录出租汽车运营行为算法、出租汽车路段及小区OD矩阵获取算法、路段OD对间出租汽车经由路径获取算法。论文应用杭州浮动车GPS数据,结合VC++和MapObjects、Crystal Reports组件编程,对本文研究的算法进行示例分析,验证了相关算法的有效性,并对出租汽车主要运营指标进行统计分析,提出了相关建议。

关键词：浮动车 OD矩阵出租汽车经由路径出租汽车指标水晶报表

基于浮动车数据的高速公路路段行程时间预测方法研究及系统实现

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基于浮动车数据的高速公路路段行程时间预测方法研究及系统实现

作者：唐俊中山大学

学位级别：硕士

路段行程时间预测是交通信息智能预测的一个重要组成部分,通过使用有效的预测模型,较准确地预测路段下一个或下几个时间段的行程时间。路段行程时间预测无论对于交通管理者还是出行者来说都非常有用,出行者可以参考路段行程时间的预测... 详细信息

路段行程时间预测是交通信息智能预测的一个重要组成部分,通过使用有效的预测模型,较准确地预测路段下一个或下几个时间段的行程时间。路段行程时间预测无论对于交通管理者还是出行者来说都非常有用,出行者可以参考路段行程时间的预测值在出行前计划好路径选择,提高出行效率。交通管理者则可以根据这个预测值提前做好交通分流、交通管制等工作,从而有效地改善道路的拥堵状况。路段行程时间预测需要有历史的和实时的交通信息数据支撑,浮动车系统是一种新兴的交通信息采集方式,浮动车被装上GPS设备,在路上行驶时以一定时间间隔向终端发回实时的行驶数据,利用这些数据我们可以估算出浮动车所经路段的行程时间。本文主要利用广东省交通厅提供的浮动车数据预测广东省高速公路各路段的行程时间。浮动车数据中的车辆位置信息只包含经纬度,因此需要将浮动车匹配到它所行驶的路段上,这个匹配过程称为地图匹配,本文根据高速公路的特点设计一个简单高效的地图匹配算法。浮动车数据匹配到地图后,使用一定的计算方法将它转换为路段的行程时间,并提出经验模态分解与支持向量回归相结合的路段行程时间预测方法。通过使用美国华盛顿州高速公路的交通数据集及广东省交通厅提供的浮动车数据进行实验验证,证明本文所提出的方法是有效的。最后,应用上面提到的地图匹配算法及路段行程时间预测方法,基于ArgisEngine工具实现一个预测广东省高速公路路段行程时间的可视化系统。

关键词：浮动车路段行程时间经验模态分解支持向量回归预测

基于GPS的浮动车数据与实地图匹配的算法研究

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基于GPS的浮动车数据与实地图匹配的算法研究

作者：邹珍武汉理工大学

学位级别：硕士

地图匹配(Map Matching)是一种广泛应用于导航系统定位的修正方法,这种方法是以软件技术为基础的,通过算法模型将GPS终端设备获取的车辆行驶轨迹与实地图中的拓扑道路关联起来,并修正车辆在实地图的相对行驶位置。由于地图匹配在交通系... 详细信息

地图匹配(Map Matching)是一种广泛应用于导航系统定位的修正方法,这种方法是以软件技术为基础的,通过算法模型将GPS终端设备获取的车辆行驶轨迹与实地图中的拓扑道路关联起来,并修正车辆在实地图的相对行驶位置。由于地图匹配在交通系统中有相当大的实用性,很多学者花费大量的时间进行了研究,提出了很多与地图匹配相关的算法,这些算法各有优劣。能否减少导航系统定位的误差直接体现了地图匹配算法性能的好坏,但算法的实时性和鲁棒性也不容忽视。由于现有的地图匹配算法大多只考虑算法自身,导致算法实用性相对不强,所以应该考虑将其他可以有效利用的元素融合到算法中以提高算法的实用性。总而言之,在设计地图匹配算法的过程中,比较多种算法的优缺点,并将这些算法有效地结合起来,最终实现具有较高实时性、鲁棒性以及匹配精度的地图匹配算法。本文分析了影响地图匹配算法匹配精度的因素,并对现有的地图匹配算法进行了一系列的研究与总结,在此基础上,提出一个以道路网的拓扑特性为前提,利用当前车辆行驶位置的经纬度、行驶方向等信息与电子地图进行匹配的匹配算法。本论文提出的算法的基本思想是通过对电子地图进行网格划分来确定GPS定位点的网格编号,再通过构建误差区域来缩小匹配的搜索范围,从而减少了候选匹配路段数,最后构建了一个匹配模型,用来计算GPS定位点与候选匹配路段的匹配度,该模型即为权重模型。该权重模型是通过计算GPS定位点与候选匹配路段的最短距离、GPS定位点的行驶方向与候选匹配路段的夹角、定位点与候选匹配路段的相对位置关系这三个要素的权重总和来确定匹配路段,依据道路的拓扑关系、交通规则管制,在权重总和最大及次大的待匹配路段中选取最佳匹配路段。若仍无法从权重最大和次大的候选匹配路段中选取最优匹配路段,则将此定位点的相关信息记下,继续后续定位点的匹配,待后续定位点匹配完成后,利用最短路径算法来确定此定位点的匹配路段,再通过垂直投影法估计GPS定位点在此路段上的匹配位置。最后,在MATLAB平台上进行仿真实验,结果证明该算法是正确有效的。与传统的基于权重的地图匹配算法相比,改进后的基于权重的地图匹配算法通过网格划分和构建误差区域降低了在选取候选匹配路段时的时空复杂度。

关键词：浮动车地图匹配权重拓扑结构全球定位系统

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基于GPS浮动车轨迹数据的交叉口流量预测

基于GPS浮动车轨迹数据的交叉口流量预测

作者：闫晓晓北京交通大学

学位级别：硕士

随着卫星定位导航技术和通信技术的快速发展,GPS浮动车改变了传统的交通数据采集方式,目前已经成为一种新的数据采集手段。GPS浮动车可以实时地提供车辆位置、速度等信息以及车辆连续的空间信息,并且具有数据量大、数据获取成本低、实... 详细信息

随着卫星定位导航技术和通信技术的快速发展,GPS浮动车改变了传统的交通数据采集方式,目前已经成为一种新的数据采集手段。GPS浮动车可以实时地提供车辆位置、速度等信息以及车辆连续的空间信息,并且具有数据量大、数据获取成本低、实时性等特点。目前,利用GPS浮动车轨迹数据进行交通状态和行为估计已经得到了迅速发展。然而大多数学者是通过GPS轨迹数据估计路段平均速度、行程时间或者交叉口的排队长度、延误等交通参数,从而判断交通状态是畅通还是拥堵,并没有对流量进行具体量化。在信号交叉口,交通流量是进行信号优化的重要输入参数。利用GPS浮动车轨迹数据估计交叉口流量对优化信号配时具有非常重要的意义。本文主要是基于交通流速度-密度关系建立交叉口轨迹预测模型,并通过GPS浮动车轨迹数据进行交叉口流量预测。首先,本文介绍了模型的理论基础,包括交通流参数的概念以及常用的几种交通流速度-密度关系模型。本文提出的模型是利用GPS浮动车轨迹数据,通过交通流速度-密度关系估计浮动车辆之间的车辆数。根据速度、密度的定义,在研究时空区域内,交通流速度可近似用研究时段内所有浮动车辆平均速度的平均值表示,交通流密度近似用研究时段内不同时刻路段瞬时密度的平均值表示。其次,本文建立了基于交通流速度-密度关系的交叉口轨迹预测模型。交叉口处由于信号灯的影响,车辆的行驶过程是复杂的,本文根据车辆的不同行驶状态将路段进行了分段。然后根据车辆进入交叉口排队前行驶轨迹数据以及车辆排队放行时行驶轨迹数据分别建立了预测模型,分别用于预测同一周期浮动车之间的车辆数以及同一周期排队通行浮动车之间的车辆数。接下来,提出了基于GPS浮动车轨迹数据的交叉口流量预测方法。由于本文建立的交叉口轨迹预测模型用于预测同一周期的浮动车之间的车辆,因此在应用模型预测之前,应判断两相邻浮动车是否位于同一个周期。然后利用建立的交叉口轨迹预测模型预测同一周期浮动车之间的车辆数。接下来预测停止线到停止线前第一辆排队通行浮动车之间的车辆数。最后根据前面得到的预测值进行交叉口流量估计。最后,基于SUMO微观仿真软件建立交叉口模型,并生成车辆行驶轨迹数据,通过随机抽样得到不同抽样率下的样本轨迹数据,即不同渗透率下的GPS浮动车轨迹数据,从而进行交叉口流量预测并进行误差分析。

关键词：浮动车 GPS浮动车轨迹数据信号交叉口速度-密度关系模型

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基于浮动车的交通信息交互平台研究与开发

基于浮动车的交通信息交互平台研究与开发

作者：陈明东哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展,汽车保有量不断攀升,交通拥堵问题已经成为世界性难题,世界各国不断研究新的智能交通管理系统用于解决城市拥堵问题,其中交通信息展示平台是智能交通管理系统的重要组成部分,也是缓解城市拥堵必不可少的工具。本文... 详细信息

随着经济的快速发展,汽车保有量不断攀升,交通拥堵问题已经成为世界性难题,世界各国不断研究新的智能交通管理系统用于解决城市拥堵问题,其中交通信息展示平台是智能交通管理系统的重要组成部分,也是缓解城市拥堵必不可少的工具。本文基于浮动车数据,采用MVC设计思想研究和开发了交通信息交互平台,给出行者和管理者提供了新的获取交通信息的方式。本文首先针对原始浮动车数据的质量问题,进行了浮动车数据的预处理与地图匹配,数据预处理部分分析了异常数据产生的原因,对重复数据、错误数据、偏离数据以及缺失数据都进行了相应的处理,其中对重复数据和错误数据予以剔除,对缺失数据进行修复,对偏离数据先利用ARCGIS缓冲区将偏离较大数据去除,然后进行地图匹配操作。地图匹配部分先进行了常见地图匹配算法综述,分析了各种地图匹配算法的优缺点,根据本文交通信息交互平台需求,提出以查询效率优先原则选择地图匹配算法,最后采用直接投影法对浮动车数据进行地图匹配,不但满足了平台的精度要求,还具有较高的查询效率。浮动车预处理完成之后,本文进行了路段平均行程速度的估计,采用路段平均行程速度作为道路路况的评价标准。路段平均行程速度估计之前先做了道路路段工作,和直线路段方位角计算,并结合《城市道路交通规划设计规范》确定以多辆车路段平均行程速度作为路段平均速度的估计,在时间间隔选择上分别考虑了较大间隔与较小间隔的优缺点,并确定了合理的间隔范围,选择了合理的时间间隔。结合百度地图API,采用APACHE+PHP+ORACLE的开发环境开发出了交通信息交互平台,采用此环境开发的交通信息平台用户体验更好,查询效率更高,平台运行更稳定,同时还实现了轨迹动态记录、车辆位置动态轮放、路况显示等功能,给出行者出行、管理者管理提供了很好的信息平台,节省了出行时间成本。

关键词：浮动车数据质量交通信息平台道路状况时间间隔

基于浮动车数据的城市交通流信息感知方法研究

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基于浮动车数据的城市交通流信息感知方法研究

作者：汪向飞浙江工业大学

学位级别：硕士

当今社会,城市化进程的速度已经达到难以置信的程度,越来越多的国家已经意识到了交通对市场经济发展的重要性,各国纷纷将交通建设作为国家重点建设的内容,更为重要的是,人民生活水平的提高以及城市的经济发展都与交通有着非常大的关系,... 详细信息

当今社会,城市化进程的速度已经达到难以置信的程度,越来越多的国家已经意识到了交通对市场经济发展的重要性,各国纷纷将交通建设作为国家重点建设的内容,更为重要的是,人民生活水平的提高以及城市的经济发展都与交通有着非常大的关系,伴随着国民经济的快速发展,人民生活质量稳步提升,也就意味着社会生产生活成本的降低。在此同时,也带来了众多严重的社会问题,包括大气污染、水污染等等,其中道路交通拥堵现象日益严峻,已经成为阻碍经济持续发展的命脉。随着交通难题的到来,世界各国纷纷意识到单纯依靠传统的交通控制和交通诱导方式已经很难应对越来越复杂多样化的交通问题。智能交通系统正是在这种大背景下应运而生,各国投入智能交通系统上的研究力度越来越大,在解决交通问题方面提出了许多创新高效的新理论与实际结果。针对以往交通数据采集技术的瓶颈,本文首先介绍了浮动车数据作为当今智能交通系统首选的数据源的优点,提出由程序方法获取城市道路网络数据的方法。在数据预处理和分析的基础上,首先对居民出行规律进行统计,分析得出基本符合无标度特性的出行规律。针对现有浮动车地图匹配算法在浮动车数据采样率较低时错误率较高的情形,本文提出一种全局投票地图匹配算法。该算法在浮动车GPS轨迹数据的基础上,考虑道路网络的拓扑结构和不同距离的相邻的GPS轨迹点对地图匹配过程的影响,在低采样率的数据输入能够取得较高的准确率。最后,针对浮动车本身的波动特性,本文在分析交通流信息中三大参数之间关系的基础上,提出一种考虑加权的路段平均速度估计模型,模型避免了浮动车数据的波动性和少量异常数据对路段平均速度的错误影响,得出更能反映道路使用情况的路段平均速度。

关键词：浮动车智能交通系统 GPS 地图匹配交通流路段平均速度

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基于浮动车的道路交通实时分析系统的研究

基于浮动车的道路交通实时分析系统的研究

作者：候彬兰州交通大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展,城市化进程的不断推进,城市人口的数量不断增多,人口密度也随之增大,继而随着社会财富的不断增加,私人汽车也从奢侈品变成普便品,人均汽车拥有量的增多,以及交通基础设施无法满足现实需求导致了道路交通的拥堵现象... 详细信息

随着社会的不断发展,城市化进程的不断推进,城市人口的数量不断增多,人口密度也随之增大,继而随着社会财富的不断增加,私人汽车也从奢侈品变成普便品,人均汽车拥有量的增多,以及交通基础设施无法满足现实需求导致了道路交通的拥堵现象。现如今,交通拥堵现象成为了世界各大城市亟待解决的重大问题之一,不光对人们正常的工作生活有着严重的影响,也阻碍了社会的可持续发展。因此,高效、准确的发现城市中的拥堵现象,以便交管部门实施管制和调度,也能为大众出行者提供路线参考,具有重要意义。论文首先介绍了浮动车系统、GPS系统、GIS系统等相关理论,阐述了这些系统的构成和主要特点,还有这些技术在基于浮动车的道路交通实时分析系统中的应用,随后详细介绍了该系统的总体框架设计和从系统的整体结构方面、系统功能模块方面和软件体系结构方面做了相应的描述,并且对该系统主要功能的实现做了详细的分析,最后是对系统的实验验证。本文研究的侧重点是对基于浮动车的道路交通实时分析系统的研究、浮动车技术采集实时交通信息方法、对交通信息的识别和预处理以及通过预处理后的信息进行实际交通运行状态的判别。系统结构设计模块,分析了系统的整体结构、功能模块和软件体系结构,从这三个方面对该系统的整体框架机构进行剖析。浮动车技术采集实时交通信息模块,阐述了系统在采集实时交通信息时所需要注意的参数设置,本文主要从浮动车类型的选择、采集信息的时间间隔和路段最小样本量的确定三个方面进行了相应的分析。交通信息的识别和预处理模块是通过对错误信息和丢失信息的识别和处理的方法进行分析,去除数据中不合理的数据,使得信息具有有效性和准确性。交通状态分析模块讲述了预处理的信息经过路段划分、地图匹配使得浮动车找到各自行驶的路段,通过获得路段的实时浮动车数据进而估算出该路段全部浮动车的平均行程速度,然后由平均行程速度进行交通状态的分析和识别,再将这些信息发布出去,以便于用户能够直观的看到这些交通状态,从而规划自己的行车路线,减少拥堵现象的发生。最后,选取了符合实验要求的现实道路为研究对象,该道路能代表城市道路的实际运行状态,同时对试验数据和实验结果进行了分析,验证了该系统的可行性,具有一定的现实研究意义。

关键词：浮动车地图匹配路段划分平均速度模型交通状态判别

基于浮动车GPS数据的行车速度预测模型研究

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基于浮动车GPS数据的行车速度预测模型研究

作者：龚珊北京交通大学

学位级别：硕士

行车速度是交通状态的重要参数之一,也是智能交通系统需要预测的一项重要指标。由速度可以得到道路交通流量、密度等信息,为预测未来一段时间内的道路交通基本状况提供依据;同时可以分析道路上的交通流运行状态,控制交通流,反馈数据作... 详细信息

行车速度是交通状态的重要参数之一,也是智能交通系统需要预测的一项重要指标。由速度可以得到道路交通流量、密度等信息,为预测未来一段时间内的道路交通基本状况提供依据;同时可以分析道路上的交通流运行状态,控制交通流,反馈数据作为交叉口信号协同控制的依据,以便及时疏导过往车辆,缩短出行时间,减少损失,保证交通的安全畅通。以往基于线圈等固定设备采集的数据的短时预测,只是路段的某个断面,分布不够;浮动车比较均匀的分布在路段上,通过GPS车载装置和无线通信设备,将车辆信息(如时间、速度、经纬度坐标、方向等参数)实时传送到浮动车信息中心。因此,浮动车GPS数据对固定设备采集信息是一个较好的补充,为行车速度预测研究提供了良好的基础。论文在综述国内外浮动车以及道路旅行时间、行车速度预测相关研究的基础上,对基于浮动车数据的路段行车速度短时预测模型进行了研究。基于浮动车数据,结合路网的历史运行和实时交通数据,分别建立了K-近邻预测模型、灰色马尔柯夫预测模型和加权马尔柯夫预测模型。在K-近邻预测模型中,提出了基于聚类分析和Pareto有效解的近邻确定方法;在灰色预测模型中,将灰色GM(1,1)和马尔柯夫理论有机地结合在一起;在加权马尔柯夫预测模型中,将对交通信息状态进行划分,并导入模型中进行预测分析。论文基于杭州市浮动车数据,对论文所建立的模型,进行了路段行车速度预测的示例分析,验证了模型的有效性。

关键词：浮动车行车速度预测 K-近邻马尔柯夫