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基于浮动车数据的城市交通状态估计研究

河南师范大学学报（自然科学版） 2011年第3期39卷 162-166页

作者：刘栋穆晓霞宋国杰河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007 北京大学信息科学技术学院北京100871

为了获取全面、准确的实时道路交通信息,提出了基于浮动车数据的交通状态估计的方法.对其中涉及的关键技术,如数据筛选、坐标转换、路径跟踪、道路匹配、交通状态评定等,提出了适合实时系统的实用算法和思路.并在北京市浮动车实际数据之... 详细信息

为了获取全面、准确的实时道路交通信息,提出了基于浮动车数据的交通状态估计的方法.对其中涉及的关键技术,如数据筛选、坐标转换、路径跟踪、道路匹配、交通状态评定等,提出了适合实时系统的实用算法和思路.并在北京市浮动车实际数据之上,编程模拟实现了北京市交通状态估计的原型系统,验证了该方法的有效性,为城市交通状态估计提供了可行的解决途径.

关键词：浮动车交通状态估计智能交通系统

基于GPS浮动车的路段行程时间估计方法比较

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吉林大学学报（工学版） 2009年第S2期39卷 182-186页

作者：姜桂艳常安德张玮吉林大学交通学院长春130022

以长春市局部路网的地理信息为基础,运用实测GPS数据分别对基于GPS浮动车的路段行程时间的直接估计方法与间接估计方法进行编程实现和测试分析,并且依据所得路段行程时间数据对比分析了两种方法各自的特点及适用范围。结果表明,两种方... 详细信息

以长春市局部路网的地理信息为基础,运用实测GPS数据分别对基于GPS浮动车的路段行程时间的直接估计方法与间接估计方法进行编程实现和测试分析,并且依据所得路段行程时间数据对比分析了两种方法各自的特点及适用范围。结果表明,两种方法适用范围的差别比较明显。

关键词：交通运输工程交通信息采集浮动车行程时间

基于小波分析的快速路浮动车历史数据滤波方法研究

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交通运输系统工程与信息 2009年第5期9卷 166-170页

作者：王贞君关积珍于建玲孙建平北京四通智能交通系统集成有限公司北京100081 北京交通发展研究中心北京100055

交通流时间序列中由于数据采集设备、通讯故障等原因会出现随机扰动,这些扰动对交通特性分析及交通预测的准确性会造成一定影响,因此有必要对交通流原始数据进行滤波处理.小波分析是一种应用比较广泛的滤波方法,但在交通方面应用较少.... 详细信息

交通流时间序列中由于数据采集设备、通讯故障等原因会出现随机扰动,这些扰动对交通特性分析及交通预测的准确性会造成一定影响,因此有必要对交通流原始数据进行滤波处理.小波分析是一种应用比较广泛的滤波方法,但在交通方面应用较少.本文首先对浮动车噪声产生的原因进行分析,然后对小波分析方法进行介绍,确定了滤波评价指标.为便于对滤波效果比较,本文将RTMS系统采集的数据作为真值,选择北京市内多条快速路路段在不同时段进行实验,对比原始数据与滤波处理后的数据与RTMS的相似性及均方误差,表明滤波效果明显.

关键词：浮动车小波阈值去噪均方误差相关系数信噪比

基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计

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公路交通科技 2011年第6期28卷 128-135页

作者：何兆成卢瑞琪聂佩林中山大学智能交通研究中心广东广州510006 中山大学地理科学与规划学院广东广州510275

通过对浮动车定位数据情况的分析,可知大部分速度估计算法仅适用于采样时间间隔不大于行程时间的情况,为在相同浮动车比例以及采样时间间隔的条件下,提高数据利用率,以提高速度估计结果的路网覆盖率,提出两种速度估计算法:车辆跟踪法、... 详细信息

通过对浮动车定位数据情况的分析,可知大部分速度估计算法仅适用于采样时间间隔不大于行程时间的情况,为在相同浮动车比例以及采样时间间隔的条件下,提高数据利用率,以提高速度估计结果的路网覆盖率,提出两种速度估计算法:车辆跟踪法、速度-距离积分法,并给出路段区间平均速度自适应估计模型。使用真实交通流OD数据进行仿真,结果表明在相同的浮动车定位数据情况下,使用自适应估计模型可比速度-时间积分法获得更高的路网覆盖率,且所得的速度估计结果的误差与速度-时间积分法处于同一水平。

关键词：交通工程区间平均速度自适应估计模型浮动车 Paramics仿真

FAPP:一个基于浮动车的VANETs隐私保护协议

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计算机科学 2015年第S1期42卷 370-377页

作者：杨涛王亚坤葛云峰林宇清华大学生命科学学院北京100084 国家蛋白质科学研究(北京)设施清华大学基地北京100084

车辆自组网(VANETs)是一种物联网在智能交通领域的重要应用形态,近年来已经成为了学术界和工业界的共同研究重点。VANETs具有诱人的发展前景,但其应用受到安全性和隐私保护的严格制约,因此有关VANETs的安全性和隐私保护的文献逐渐成为... 详细信息

车辆自组网(VANETs)是一种物联网在智能交通领域的重要应用形态,近年来已经成为了学术界和工业界的共同研究重点。VANETs具有诱人的发展前景,但其应用受到安全性和隐私保护的严格制约,因此有关VANETs的安全性和隐私保护的文献逐渐成为研究的一个热点,涌现了一大批研究成果,对VANETs的实用化具有重要意义。针对车-车(V2V)通信的隐私保护,基于城市交通的浮动车辆,设计了一个可追溯身份隐私保护协议:FAPP。FAPP采取浮动车辅助成群隐私保护技术:浮动车F联合周边车辆自发形成一个群组,F作为组长,负责认证组员有效性、颁发组密钥和规定组参数;F将组员秘密发送给自己的消息匿名化处理后,用组密钥对称加密后再转发给其它组员或者其它组。必要时,TRC能准确定位消息的产生者。安全性和性能分析表明该协议能够很好地满足VANETs中车-车通信下条件隐私保护的目标。据我们所知,这是第一个基于城市交通浮动车成群技术的VANETs隐私保护协议。

关键词：车辆自组网浮动车隐私保护车辆单元路边单元车路通信车车通信

基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法

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计算机科学 2016年第S1期43卷 68-72页

作者：杨旭华彭朋浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江310023

提出了一种基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法。首先建立道路网络模型,在此基础上,计算GPS观测点可能匹配的候选投影点集合以及集合中每一个候选投影点的观测概率,再计算相邻GPS观测点的候选路径集合以及每两个相邻候... 详细信息

提出了一种基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法。首先建立道路网络模型,在此基础上,计算GPS观测点可能匹配的候选投影点集合以及集合中每一个候选投影点的观测概率,再计算相邻GPS观测点的候选路径集合以及每两个相邻候选投影点之间的传递概率;然后根据这些候选投影点和候选路径,在滑动窗口内,基于条件随机场模型应用前后向递归算法,计算每个候选投影点的概率权重值;最后根据概率权重值,选取GPS观测点的最佳匹配投影点。该算法(FB-MM)在低采样率的情况下,综合考虑了道路网络的拓扑结构和GPS观测点之间的关联信息,实现了较好的地图匹配效果。

关键词：浮动车低采样率拓扑信息条件随机场前后向递归地图匹配

基于固定型检测器和浮动车的路段行程时间获取技术

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吉林大学学报（工学版） 2009年第S2期39卷 168-171页

作者：杨兆升于悦杨薇吉林大学交通学院长春130022

在深入分析交通流诱导系统信息需求的基础上,提出了一种新的路段行程时间获取技术。首先分别利用固定型检测器和浮动车计算路段平均行程时间,进而应用自适应指数平滑法进行短时预测,最后开发了不同可靠度下基于固定型检测器和浮动车的... 详细信息

在深入分析交通流诱导系统信息需求的基础上,提出了一种新的路段行程时间获取技术。首先分别利用固定型检测器和浮动车计算路段平均行程时间,进而应用自适应指数平滑法进行短时预测,最后开发了不同可靠度下基于固定型检测器和浮动车的路段行程时间快速融合算法。试验结果表明,该技术能够准确、高效地获取路段行程时间,为交通流诱导系统提供高质量的输入数据,满足出行者的信息需求。

关键词：城市交通流诱导系统行程时间预测神经网络信息融合浮动车

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基于小样本浮动车系统的平均行程时间估计

计算机仿真 2012年第9期29卷 367-370页

作者：方路平陈仕骁赵飞帆浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

针对浮动车技术的特性以及低浮动车采样率条件下信号交叉口给行程时间估计造成的影响,提出了一种新的浮动车路段行程时间估计方法。利用感应线圈的流量数据计算出周期内的动态排队长度,根据信号周期内的最长排队长度确定受交叉口影响区... 详细信息

针对浮动车技术的特性以及低浮动车采样率条件下信号交叉口给行程时间估计造成的影响,提出了一种新的浮动车路段行程时间估计方法。利用感应线圈的流量数据计算出周期内的动态排队长度,根据信号周期内的最长排队长度确定受交叉口影响区域,剔除该区域内的浮动车数据,计算浮动车在区域外的正常行程时间以及区域内的延误时间,最终求得浮动车的路段平均行程时间。仿真结果表明了本算法的可用性,为浮动车行程时间设计提供了参考。

关键词：行程时间浮动车信号交叉口

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浮动车数据实时处理算法及物流配送应用研究

浮动车数据实时处理算法及物流配送应用研究

作者：吴泽锋华南理工大学

学位级别：硕士

动态交通流的获取对掌握城市道路网的实时交通状况具有重要意义。作为动态交通流信息采集的手段,浮动车技术因其具有各种优点被广泛采用。本文以获取动态交通流为目的,对浮动车数据的实时处理算法进行研究。首先,针对浮动车的数据量大... 详细信息

动态交通流的获取对掌握城市道路网的实时交通状况具有重要意义。作为动态交通流信息采集的手段,浮动车技术因其具有各种优点被广泛采用。本文以获取动态交通流为目的,对浮动车数据的实时处理算法进行研究。首先,针对浮动车的数据量大、实时处理效率低以及占用巨额磁盘空间、保存不便这两个问题,论文提出了两阶段压缩算法,即实时压缩算法和分级压缩算法。实时压缩算法保证了数据压缩的处理效率达到了实时处理的要求;而分级压缩算法则大幅度提高数据压缩的压缩率,使得数据得以长期保存,为后续的研究提供数据支撑。其次,浮动车大部分为营运车辆,线路固定且呈现时间周期性,因而数据呈现时空分布不均的现象,进而导致无法获得全路网交通状况。针对这一问题,论文在最近邻法和A Star算法基础上进行改进,提出基于出行偏好的数据恢复算法和基于道路拓扑关系的数据恢复算法。改进后的算法初步解决了全路径交通状况分析的准确率和效率问题,并在实际交通系统中得到应用。针对传统静态路况分级方法只适用于部分城市、鲁棒性差的缺陷,论文提出动态路况分级评价算法,用于实时交通流状况的评价。算法适用于大部分的城市及地区的交通路况评价。最后,本文以广州主城区的部分主干道为例,探讨了动态路况分级评价的结果在区域交通流状况分析的应用。

关键词：数据压缩数据恢复路况分级物流配送浮动车