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基于大规模车辆轨迹数据的道路交叉口排队长度探测

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基于大规模车辆轨迹数据的道路交叉口排队长度探测

作者：冯毅文深圳大学

学位级别：硕士

道路交叉口排队长度的探测能够对交通拥堵形成有效的监测与预防,对缓解路网压力、促进城市交通健康发展有着积极的作用。浮动车运行时所产生的轨迹数据(简称浮动车gps数据)是一种典型的移动式数据,针对这些数据进行分析与挖掘,从而实现... 详细信息

道路交叉口排队长度的探测能够对交通拥堵形成有效的监测与预防,对缓解路网压力、促进城市交通健康发展有着积极的作用。浮动车运行时所产生的轨迹数据(简称浮动车gps数据)是一种典型的移动式数据,针对这些数据进行分析与挖掘,从而实现排队长度的探测是当下的研究热点。然而,现有研究往往存在工程应用条件严苛和参数设定只能针对具体道路交叉口的适用性问题,同时缺乏对数据样本容量的相关研究。针对这些问题,本文以深圳市大规模浮动车gps数据为基础,提出一种基于空间分布模式的道路交叉口排队长度探测算法,并研究相应的最佳样本容量。论文首先对数据进行预处理,综合道路中介中心性和浮动车流量得到不同属性的道路集合,在分析原始数据采样间隔的分布后选取了统一的轨迹采样间隔;然后根据排队形成的机理,提取排队车辆的轨迹点特征,通过引入空间分布模式的分析方法,定量地获得了道路上轨迹点的空间点格局,并结合提取的特征实现了排队长度的探测;最后,分析浮动车gps样本容量对探测结果和算法效率的影响,并利用核密度估计原理得到不同样本容量下的轨迹点在道路上的密度分布曲线,通过定量地度量曲线稳定性,确定最佳样本容量。实验结果表明,所提算法在保证高精度的前提下具有很强的适用性,可用于多种类型道路交叉口的排队长度探测。此外,本文确定的最佳样本容量具有很高的正确性,同时得出了属性相似道路形成的道路交叉口,排队长度探测的最佳样本容量具有一致性的结论。本文以浮动车gps数据为研究对象,提出了具有强适应性的排队长度探测算法,并确定了相应的最佳样本容量,为大规模城市道路交叉口的车辆排队长度探测提供了新的方法与思路。

关键词：浮动车gps数据道路交叉口排队长度空间分布模式最佳样本容量

异种浮动车数据融合的城市道路交通状态判别及时空分析

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异种浮动车数据融合的城市道路交通状态判别及时空分析

作者：魏敏燕重庆大学

学位级别：硕士

城市道路交通状态的准确判别是掌握城市交通运行情况的关键。近年来,浮动车技术的快速发展为城市道路交通状态研究提供了新的解决方案。受复杂的交通环境和条件影响,传统的单一类型浮动车数据不能全面地反映实时交通状态变化。另一方面... 详细信息

城市道路交通状态的准确判别是掌握城市交通运行情况的关键。近年来,浮动车技术的快速发展为城市道路交通状态研究提供了新的解决方案。受复杂的交通环境和条件影响,传统的单一类型浮动车数据不能全面地反映实时交通状态变化。另一方面,路段的交通状态只是路网交通流的一部分,因此有必要将对交通状态的研究从单独路段扩展到整个路网,从整体上把握交通状态时空特征。而目前的方法只考虑了交通状态的时空演化特征与其当前所处的状态有关,而忽略了波动程度的影响,不能完全有效表征交通状态的实际情况。对上述问题展开研究,可以改进目前城市道路交通状态判别方法,更好地揭示路网交通流内在规律。论文以城市道路代表路段为研究对象,综合公交车和出租车两种浮动车的优缺点,针对单一类型浮动车数据不能全面刻画交通实时状态的问题,研究异种浮动车数据融合的城市道路交通状态判别方法。在此基础上,深入分析路网交通状态在时空聚类和演化两方面的特征。主要内容包括:(1)确定了基于动态聚类的城市道路交通状态判别标准。针对交通状态划分存在模糊性的特点,运用改进的K-均值聚类算法确定道路交通状态划分类型数,在此基础上引入FCM方法对交通状态进行评价研究,得出不同交通状态下的阈值,作为交通状态实时判别的判别标准。(2)研究了异种浮动车数据融合的城市道路交通状态判别方法。综合公交车和出租车两种浮动车的优缺点,考虑其运行特性,提出了异种浮动车数据融合的判别方法,从特征级层次对估计的路段的平均行程速度进行了融合,使之更加准确地反映道路交通状态的连续性变化。最后利用实时gps数据对提出的判别方法进行检验,实验结果表明该方法具有较好的判别效果。(3)分析了路网交通状态时空特征。对交通状态的研究从单独路段扩展到整个路网,以异种浮动车数据融合下的路段平均行程时间及其标准差作为时空单位,定义路网时空连通度以实现交通状态聚集特征分析。利用交通相对拥挤度和交通相对波动度分析时空状态演化特征。实例分析验证了上述研究的有效性。综上所述,本文提出了异种浮动车gps数据融合的城市道路交通状态判别方法,同时分析了路网了交通状态在聚类和演化两方面的特征,实验结果验证了上述工作的有效性,可为城市道路交通服务和管理提供支持和参考。

关键词：交通状态判别浮动车gps数据数据融合时空分析

贝叶斯优化模糊C均值的城市交通状态判别方法

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测绘科学技术学报 2021年第6期38卷 653-658页

作者：于靖宇魏海平郭宏伟蔡亚峰李润信息工程大学河南郑州450001 天津大学天津350000

准确的城市交通状态判别是实现城市智能交通诱导、管理、控制的基础和前提,对出行推荐和城市规划等具有重大的参考价值。通过分析浮动车gps点位数据具备的位置、速度、方向等信息,可以实时获取交通参数,反映交通运行状态。针对交通状态... 详细信息

准确的城市交通状态判别是实现城市智能交通诱导、管理、控制的基础和前提,对出行推荐和城市规划等具有重大的参考价值。通过分析浮动车gps点位数据具备的位置、速度、方向等信息,可以实时获取交通参数,反映交通运行状态。针对交通状态的模糊性、不确定性等特性,以路段行驶速度和速度方差为指标,提出一种贝叶斯优化模糊C均值的聚类算法(BO-FCM)。BO-FCM用贝叶斯算法对FCM算法的初始化参数进行优化,避免FCM陷入局部最优解而导致聚类无法收敛到最优结果,降低交通状态判别的准确度。以深圳市主干道的实测数据为例,进行BO-FCM城市道路交通状态判别算法的实验分析,结果表明,BO-FCM算法较其他FCM算法,鲁棒性更高,聚类结果更准确。

关键词：浮动车gps数据交通状态判别模糊C均值贝叶斯优化高斯过程上置信界

利用浮动车gps轨迹识别与提取城市道路交叉口

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测绘通报 2021年第9期 59-63页

作者：孟秋宇宋子昂王金葛志金北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083

道路交叉口作为道路交汇的枢纽,是路网的重要组成部分,也是最重要的基础地理信息数据之一。浮动车gps数据具有易获取、低成本和数据量大等优点,但工作同时伴随不少噪点。为了降低噪点对交叉口提取过程的影响,提高计算效率,本文运用KNN... 详细信息

道路交叉口作为道路交汇的枢纽,是路网的重要组成部分,也是最重要的基础地理信息数据之一。浮动车gps数据具有易获取、低成本和数据量大等优点,但工作同时伴随不少噪点。为了降低噪点对交叉口提取过程的影响,提高计算效率,本文运用KNN算法建立空间索引;计算向量夹角,判定道路出入口,粗筛取交叉口附近点;分别采用K-means算法、DBSCAN算法和层次算法进行聚类分析,进一步确定交叉口位置。最后以成都某区域浮动车gps数据为例,提取道路交叉口并进行了对比分析,进一步表明本文方法可以服务于智能交通研究与应用。

关键词：道路交叉口浮动车gps数据聚类分析向量夹角空间索引

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车辆路径动态导航算法研究

车辆路径动态导航算法研究

作者：王伟生电子科技大学

学位级别：硕士

目前,基于浮动车的实时路况发布系统已基本覆盖国内一线二线城市,利用实时路况信息的动态导航不仅缓解了日常交通拥塞,而且在交通突发事件下,尤其是交通事故,对车辆的诱导作用阻止了拥塞的扩大化。然而常规导航路径的规划一般是提供距... 详细信息

目前,基于浮动车的实时路况发布系统已基本覆盖国内一线二线城市,利用实时路况信息的动态导航不仅缓解了日常交通拥塞,而且在交通突发事件下,尤其是交通事故,对车辆的诱导作用阻止了拥塞的扩大化。然而常规导航路径的规划一般是提供距离最短路径和时间最短路径,较少从人类认知角度考虑路径复杂性的影响。大量人类认知研究表明,路径复杂性的重要性不亚于路径长度和用时。相对于最短路径,人们更愿意选择导航路径较为简单的路径,因为简单路径产生更少的认知障碍,即使其长度略大于前者。因此,在动态交通信息背景下,考虑导航路径的复杂性因素,探索车辆路径动态导航策略具有实际意义。论文通过拐弯数目量化路径复杂性,提出了一种基于广度优先搜索的拐弯最少路径算法,以获取低复杂性的路径。以多个城市的OpenStreet Map静态路网和基于浮动车gps数据的南京市动态路网为实验数据,分别在静态路网以及动态路网下进行了大量实验,验证了兼顾路径复杂性的导航路径策略的适用性。论文的主要研究工作和成果包括:(1)针对OpenStreetMap开源地理数据的矢量模型特点,研究了适用于地图匹配与拐弯最少路径搜索的城市路网提取及组织的方法。通过非道路网络要素的滤除、路段分割与路段的道路标识分配,获取与重组了城市路网。(2)针对面临交通拥塞或等待红绿灯时浮动车gps设备产生的“伪泊车点”噪声问题,提出了一种基于行车模式的泊车点过滤方法。该方法通过相邻采样点的最大间距rp、最短持续时间ΔTp、最大移动半径Rp三个参数定义泊车模式,能有效地辨别泊车点的真伪。(3)针对OpenStreetMap开源城市路网数据缺失道路限速信息的问题,采用了顾及几何信息与拓扑信息的地图匹配方法,并构建了适用于OpenStreetMap道路网络的浮动车gps数据预处理以及城市路况获取的技术流程,并给出了相关参数的确定方法。(4)提出了一种基于广度优先搜索的拐弯最少路径算法。在四个城市的静态路网下以及南京市动态路网下,使用路径长度/行程时间比值和拐弯数比值比较了两种导航策略??拐弯最少前提下的距离/时间最小化、单纯的距离/时间最小化,大量实验结果表明,拐弯最少前提下的距离/时间最小化导航策略在OD距离增至45km左右时,拐弯最少路径在长度/行程时间趋于接近最短/最快路径的同时,其拐弯数目以倍数低于后者,路径复杂性远低于后者;对于较小的OD距离,亦存在相当部分的路径保持这一优势。

关键词：拐弯最少路径浮动车gps数据路况导航策略 OpenStreetMap

基于改进遗传卡尔曼算法的短时路段行程时间估计

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山东交通学院学报 2020年第1期28卷 32-39,53页

作者：林园上海同济城市规划设计研究院有限公司城市开发规划研究院上海200092

为进一步提高城市道路行程时间短时预测的准确性,利用城市浮动车全球定位系统(global positioning system,gps)数据,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的卡尔曼滤波(kalman filtering,KF)模型估计短时道路行程时间的方法。利... 详细信息

为进一步提高城市道路行程时间短时预测的准确性,利用城市浮动车全球定位系统(global positioning system,gps)数据,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的卡尔曼滤波(kalman filtering,KF)模型估计短时道路行程时间的方法。利用高斯滤波器对异常数据进行有效剔除,基于城市道路地理信息系统(geographic information system,GIS)数据提出道路地图匹配算法,利用卡尔曼滤波器预测匹配道路的行程时间,并通过遗传算法优化卡尔曼滤波的误差参数。实际算例表明:预测路段的行程时间误差均小于0.5 min,基于GA优化的KF算法能有效提高路段行程时间估计的精度。根据预测行程时间对上海市外环路各个路段不同时间的拥堵情况进行预测识别,预测结果有助于交通管理部门及时掌握城市道路运行状态信息。

关键词： GA KF 行程时间估计浮动车gps数据