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基于gps浮动车法的机动车尾气排放量分布特征

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环境科学研究 2011年第10期24卷 1097-1103页

作者：朱倩茹刘永红曾伟良徐伟嘉黄敏中山大学智能交通研究中心广东广州510275

以广州市城市干道东风路1902～1903路段为研究对象,根据交通流理论建立了速度-流量模型,采用gps浮动车速度数据和视频检测流量数据计算了模型的关键参数——阻塞密度,实现了从速度到流量的推算,并采用COPERTⅣ模型计算了不同速度等级下... 详细信息

以广州市城市干道东风路1902～1903路段为研究对象,根据交通流理论建立了速度-流量模型,采用gps浮动车速度数据和视频检测流量数据计算了模型的关键参数——阻塞密度,实现了从速度到流量的推算,并采用COPERTⅣ模型计算了不同速度等级下的综合排放因子,通过源强法计算该路段00:01─24:00的小时排放量.对CO,NOx,VOC和PM综合排放因子的速度敏感性分析表明,当平均速度达50 kmh后,随速度的增加综合排放因子下降明显变缓;对小时排放量的分析表明,污染物排放量主要集中在车流量的高峰时段,且与车流密度有很好的线性相关性,相关系数均大于0.90.

关键词： gps浮动车速度-流量模型 COPERTⅣ 机动车排放广州市

基于gps浮动车的数字速度模型在城市交通状态演变分析中的应用——以昆明市为例

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科学技术与工程 2013年第11期21卷 3172-3177页

作者：苟锡荣左小清张用川昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093

为分析城市道路交通状态时空演变规律,提出了一种基于gps浮动车数据的数字速度模型,依据昆明市2010年12月2日1 000辆装有gps设备的出租车采集的城市交通路网各处样点速度,以60 min为间隔分24个时间段,采用Kriging插值法在ArcGIS Deskto... 详细信息

为分析城市道路交通状态时空演变规律,提出了一种基于gps浮动车数据的数字速度模型,依据昆明市2010年12月2日1 000辆装有gps设备的出租车采集的城市交通路网各处样点速度,以60 min为间隔分24个时间段,采用Kriging插值法在ArcGIS Desktop内构建数字速度模型,从时间和空间角度分别分析模型得出,昆明市的交通状况呈现出从早上7:00开始车辆运行速度持续减缓,在早上7:00-9:00时段内形成早高峰,下午17:00-18:00时段形成晚高峰,22:00时之后恢复通畅的运行状态,在空间上,交通状态的演变由城市中心开始出现拥挤并不断地向周围蔓延,数字速度模型能够直观有效地揭示出昆明市交通状态的时空演变规律,为分析研究城市交通状态提供了一种新的方法。

关键词：城市交通 gps浮动车数字速度模型交通状态演变规律空间插值

基于gps浮动车获取道路实时车速的方法研究

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基于GPS浮动车获取道路实时车速的方法研究

作者：张建华昆明理工大学

学位级别：硕士

伴随着社会经济的不断发展,城市规模扩大,城市交通拥堵情况也日趋严重。为保障重庆交通的通畅,市政府在2011年决定开展“重庆市交通综合信息平台”建设,信息平台对重庆城区的干路网交通信息进行采集与汇聚,其中道路车速信息的采集显得... 详细信息

伴随着社会经济的不断发展,城市规模扩大,城市交通拥堵情况也日趋严重。为保障重庆交通的通畅,市政府在2011年决定开展“重庆市交通综合信息平台”建设,信息平台对重庆城区的干路网交通信息进行采集与汇聚,其中道路车速信息的采集显得尤为重要。本文则依托交通信息平台的建设,开展了覆盖重庆市主城区的gps浮动车车速算法研究,以此方法来实现对城市路网运行情况的监控。 gps浮动车是获取道路实时车速便捷有效的方法,作为研究主体,本文首先对国内外gps浮动车的研究现状进行梳理,明确了研究的主要方向：使用出租车作为浮动车,整合了重庆主城近5000余辆出租车gps数据,保证了样本量的充足。并针对gps浮动车处理的相关基础理论进行了研究,选择利用GIS地理信息系统作为研究载体。其次,主要对gps浮动车数据的地图匹配原理以及地图匹配方法进行了研究。在对基础路网进行多种多样预处理(包括路网拓扑处理、路网校正点处理、路网网格化处理等)的基础上,利用多种地图匹配方法相结合的方式,保证了gps数据的匹配速度与匹配精度。再次,在地图匹配的基础上,开展了最短路径算法研究。在对各种最短路径算法进行深入研究的基础上,结合道路路网结构特征,利用带转向延误的A*算法,对gps最短路径实现了准确寻找。并采用路径匹配检验的方式,保证了每条路径的合理性与准确性。此外,以运算所获取的浮动车行程车速为基础,研究路段车速的计算方法。实现了将浮动车行程车速与路段车速的聚合。最后,木文针对gps浮动车车速的覆盖率、准确率信息进行了评估。结合电子地图,对车速的空间分布和时间分布情况进行了评估;利用手持gps仪,用车辆路测的方式,对gps浮动车计算车速进行了对比评估。确定了算法的合理性和准确性。通过实践证明,本文的研究成果能够较为准确地反映城市道路的实时状态,对实时交通状况的采集具有重要意义,并已经成功地运用于实际应用当中。

关键词： gps浮动车地图匹配最短路径路段行程车速

基于gps浮动车数据的城市居民活动规律研究

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基于GPS浮动车数据的城市居民活动规律研究

作者：李勇发昆明理工大学

学位级别：硕士

随着社会不断发展,城市居民生活水平不断提高,城市居民活动更加频繁,城市居民作为城市的重要组成部分,研究城市居民活动规律对城市规划具有重要意义。传统采用问卷调查方式获取城市居民信息的方法具有一定局限性,近年来,人们通过在浮动... 详细信息

随着社会不断发展,城市居民生活水平不断提高,城市居民活动更加频繁,城市居民作为城市的重要组成部分,研究城市居民活动规律对城市规划具有重要意义。传统采用问卷调查方式获取城市居民信息的方法具有一定局限性,近年来,人们通过在浮动车上安装gps设备来获取城市居民活动信息,gps定位数据记录了居民出行时间、出行地理位置等信息,为研究城市居民活动规律提供了丰富的数据资源,论文利用gps浮动车数据对昆明市城市居民活动规律进行了研究。首先,数据预处理和地图匹配。论文介绍了 gps定位原理以及gps定位数据结构,并对数据进行了预处理和地图匹配,由于数据量过大,匹配过程较慢,为此论文采用缓冲区分析与几何匹配结合的方法将gps定位数据匹配到相应的道路上,结果表明该方法匹配效率较高,效果较好;其次,乘客上下车点及出行轨迹点提取。浮动车载客状态是研究城市居民活动规律的重要参数,论文利用出租车载客状态,通过编写C#程序提取出了乘客上下车点和出行轨迹点,并利用统计分析的方法对城市居民出行行程长度和行程时间进行统计分析。最后,城市居民活动热点区域研究。论文在总结常用空间聚类算法的基础上,采用模糊C-均值(FCM)聚类算法方法对城市居民活动规律进行研究,该算法具有效率高,聚类速度快的优点,但模糊C-均值聚类算法是一种局部最优算法,并且聚类数目具有不确定性。针对上述缺点,论文提出了一种改进的(FCM)聚类算法,该算法采用自适应距离范数,给每一个簇添加自己的范数诱导矩阵,在聚类过程中通过引入分区系数(PC)、分类熵(CE)和XB指数三个指标来确定最佳聚类数目,实验结果表明了改进的模糊C-均值聚类算法可有效挖掘出城市居民活动热点区域。

关键词： gps浮动车地图匹配空间聚类热点区域

基于gps浮动车的城市路段平均速度估计技术研究

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基于GPS浮动车的城市路段平均速度估计技术研究

作者：董均宇重庆大学

学位级别：硕士

交通检测及交通参数估计技术是现代交通管理及控制、诱导、规划的基础。现有固定点交通检测方法存在检测覆盖面小,设备安装和维护投资大等不足,不能完全适应现代交通控制技术发展的要求。目前,随着城市安装车载gps接收机的车辆逐渐增多,... 详细信息

交通检测及交通参数估计技术是现代交通管理及控制、诱导、规划的基础。现有固定点交通检测方法存在检测覆盖面小,设备安装和维护投资大等不足,不能完全适应现代交通控制技术发展的要求。目前,随着城市安装车载gps接收机的车辆逐渐增多,gps浮动车技术已经成为一种新型的交通检测和交通参数估计方法。本文重点针对目前城市现有少量、多类型的gps浮动车及gps浮动车检测周期较大的现实条件,研究基于gps浮动车的城市路段平均速度估计技术,目的在于充分利用现有城市gps浮动车检测数据,为交通部门提供实时可靠交通参数。论文在深入分析了浮动车交通参数估计算法和模型的研究现状基础上,提出应用数据融合技术,结合gps浮动车检测数据和道路交通信息,从空间域和时间域对gps浮动车采集数据进行融合,进而估计路段平均速度的技术方案。由此,提出浮动车交通检测数据的特征提取、路段同型浮动车特征参数融合、路段浮动车特征参数和道路特征参数融合的三级数据融合层次,建立了路段平均速度估计模型。根据估计模型的数据融合层次,首先进行数据采集及预处理,为各融合层次作数据准备。其次,对单一浮动车检测数据进行空间域数据融合,融合算法根据GIS电子地图的路段信息及路段空间节点位置,结合gps浮动车检测数据及其在路段上的分布情况,对浮动车的路段行驶速度进行估计。最后,在估计时段内,对多辆浮动车路段行驶速度进行时间域数据融合。时间域数据融合分两个层次,首先根据浮动车路段行驶速度估计值及其对路段区间速度反映的完整程度,在浮动车身份识别基础上,采用加权平均算法,估计路段同型浮动车区间速度;其次,结合路段的道路交通参数,根据路段各型浮动车区间速度,采用RBF网络进行数据融合,估计路段平均速度。根据对城市主干道路实际采集的交通数据,通过对路段平均速度估计模型的实际测试和算法对比实验结果表明,算法在现有研究基础上,提高了估计的精度,算法估计结果受采样周期变化的影响很小;在90%以上的情形下,模型估计精度大于80%,满足于以较低的数据通信成本实现较高精度的路段平均速度估计的需求。

关键词： gps浮动车城市道路路段平均速度数据融合 RBF网络

基于gps浮动车的城市道路交通事件检测技术研究

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基于GPS浮动车的城市道路交通事件检测技术研究

作者：颜安长安大学

学位级别：硕士

城市道路的交通事件会引起交通拥挤甚至交通堵塞,影响人们的日常生活和工作。快速准确地检测出道路上的交通事件,有利于道路管理者有效地疏导拥挤路段的交通,对城市道路管理者有着重要的意义。本文通过gps浮动车技术采集道路的实时信息... 详细信息

城市道路的交通事件会引起交通拥挤甚至交通堵塞,影响人们的日常生活和工作。快速准确地检测出道路上的交通事件,有利于道路管理者有效地疏导拥挤路段的交通,对城市道路管理者有着重要的意义。本文通过gps浮动车技术采集道路的实时信息,利用速度为交通事件检测参数,使用模糊判别算法检测交通事件,可为交通管理者提供准确的信息。首先,论文总结了浮动车技术在国内外的发展和应用现状,介绍了浮动车技术的特点和浮动车的覆盖率;通过与固定型采集技术对比,论证了浮动车技术在交通信息采集领域的地位,并归纳了浮动车采集技术的优点。其次,论文分析了gps浮动车的交通信息采集系统的构成,描述了系统各部分的功能,并对系统的关键技术进行了分析研究。重点研究了gps浮动车定位技术、交通信息采集与处理技术。gps浮动车的接收机把接收到定位信息与处理后的交通信息(经纬度、速度、时间等)存储在数据储存器中;然后通过无线通讯网络把交通信息传输到交通信息控制中心;交通信息控制中心把采集的数据进行分析、筛选、过滤后,通过地图匹配技术把采集的交通信息显示在电子地图上。最后,本文选取gps浮动车的速度为交通事件的检测参数,在深入分析了几种平均速度模型之后;采用曲线拟合技术,利用处理后的数据推导出路段的平均速度;再使用模糊判别算法检测出道路的交通事件。对于距离过长、交通状态变化太大的路段,本文提出了以交叉口作为路段的分界点,从而得到了路段的行驶平均速度,利用模糊算法的隶属函数,推断出道路上的交通事件。实验证明,本文的方法可以准确地检测出道路上的交通事件,具有很好的实用价值。

关键词：交通事件检测 gps浮动车数据采集与预处理模糊判别算法

基于gps浮动车的城市道路交通状态判别技术研究

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基于GPS浮动车的城市道路交通状态判别技术研究

作者：陈青长安大学

学位级别：硕士

交通拥挤已成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一,严重影响城市的可持续发展和人们的日常生活与工作。快速、准确地发现路网中发生的交通拥挤,对于制定合理有效的拥挤疏导策略具有重要意义。本文以gps浮动车为依托,实时采集路网交通... 详细信息

交通拥挤已成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一,严重影响城市的可持续发展和人们的日常生活与工作。快速、准确地发现路网中发生的交通拥挤,对于制定合理有效的拥挤疏导策略具有重要意义。本文以gps浮动车为依托,实时采集路网交通信息,利用GIS-T系统对信息进行处理分析,判断路网中是否有拥挤发生,为交通管理者和出行者提供及时准确的信息依据。论文首先介绍了gps浮动车交通信息采集系统的构成,阐述了系统各部分的功能和相互间的协作关系,并对系统涉及的主要技术进行了分析介绍。本文的研究重点是如何利用gps浮动车采集交通信息、对采集的信息如何处理、如何用处理后的浮动车信息判别交通状态。浮动车信息采集技术中主要分析了浮动车采样时间间隔和浮动车样本量的确定方法;浮动车传回GIS-T系统的数据先经过动态数据预处理,如丢失数据、错误数据的检测修复,数据滤波等,再与电子地图匹配,将gps坐标与道路关联;为了计算路段平均速度,本文建立了一种曲线拟合模型,采用先拟合后积分的方法计算路段平均速度,根据求得的平均速度,用简单的一维模糊判别方法判定道路交通状态;对于交通流起伏较大的长路段,很难用一个平均速度表示整条道路的交通状态,本文首次提出了一种基于浮动车传回数据点集散程度的动态路段划分方法,更科学合理的体现长路段的交通流状态。最后,用gps浮动车实际采集交通信息,并根据计算的平均速度判定道路交通状态,实践证明,本文的方法可以较准确的判断道路交通状态,具有重要的实用价值。

关键词： gps浮动车数据采集平均速度交通状态判别

基于gps浮动车的城市实时交通状态估计方法研究和实现

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基于GPS浮动车的城市实时交通状态估计方法研究和实现

作者：刘明月东北大学

学位级别：硕士

交通状态信息是现代交通信息服务系统的基础,城市道路实时交通信息是实现交通管理及控制、动态诱导,改善道路通行条件的基础,对市民出行、公交调度、城市规划等具有重要参考价值。传统的交通信息检测设备如线圈检测器、微波检测器、雷... 详细信息

交通状态信息是现代交通信息服务系统的基础,城市道路实时交通信息是实现交通管理及控制、动态诱导,改善道路通行条件的基础,对市民出行、公交调度、城市规划等具有重要参考价值。传统的交通信息检测设备如线圈检测器、微波检测器、雷达检测器等在道路交通流检测中发挥着重要的作用。但是固定检测器有许多弊端：无法直接检测车辆平均车速、路段旅行时间,覆盖范围有限,安装维护费用高昂等。近年来浮动车技术被更广泛的应用在交通信息的采集上,尤其是基于全球卫星定位系统(gps)的车载设备被安装在了众多的公交车、出租车和物流车辆。大量的浮动车分布于道路的各个路段上,通过gps实时定位,动态获取时间、位置、速度等车辆定位数据,该技术具有精度高、数据量大、道路覆盖范围广泛、经济方便等优势。论文在深入分析了浮动车交通参数研究现状的基础上,提出了改进直接估计方法和融合方法,并进行数据验证。根据行程时间估算方法的模型需要,首先进行数据采集和地图匹配。本文采用基于3G的采集技术,采集的数据首先经过速度选择规则等进行初步筛选,然后结合GIS电子地图的路段信息,利用基于投影的地图匹配算法将gps浮动车数据匹配到路段上。其次,分析了现在针对gps浮动车数据常用的行程估算方法直接估算方法和间接估算方法,在此基础上提出改进的直接估算方法。在观察改进直接估算方法、间接估算方法的估算值和真实值之间的差别之后,提出融合方法,使行程时间估算精度进一步提高。最后,在理论研究的基础上,完成了基于浮动车的实时交通信息计算系统的需求分析、功能设计、数据库设计等工作。

关键词： gps浮动车路段行程时间地图匹配

基于gps浮动车的道路交通服务水平实时评估研究

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基于GPS浮动车的道路交通服务水平实时评估研究

作者：李梅红重庆大学

学位级别：硕士

先进的城市交通流诱导是智能交通系统的一个重要内容,城市交通流诱导主要是从交通管理者和交通参与者两方面实现,其实现的前提是对实时道路交通状态的掌握和了解。传统的交通检测参数相对抽象,如交通流量、密度、占有率等,不容易建立交... 详细信息

先进的城市交通流诱导是智能交通系统的一个重要内容,城市交通流诱导主要是从交通管理者和交通参与者两方面实现,其实现的前提是对实时道路交通状态的掌握和了解。传统的交通检测参数相对抽象,如交通流量、密度、占有率等,不容易建立交通参数和交通参与者的直观感受之间的关系。因此,需要研究一种直观的方法,将实时的交通状态以一种一般交通参与者容易理解的方式呈现出来。交通服务水平(level of service,简称为LOS)实时评估,可以在此方面发挥重要作用。交通工程中,关于城市道路主干道服务水平研究主要是以道路静态通行能力评价为出发点,进行离线的运行质量分析并应用于道路规划与设计,尚未建立完善的服务于城市交通系统管理和交通信息服务的LOS评估体系。为此,本文研究基于gps浮动车的城市主干道LOS实时评估体系具有重要的理论和实际意义。论文从城市交通系统管理和交通信息服务的角度,阐述了城市主干道LOS的内涵。在分析城市主干道LOS系统组成、数据采集技术及LOS算法的研究现状基础上,提出将gps浮动车技术应用于城市主干道LOS系统,由此建立了相应的LOS实时评估系统框架并分析了系统涉及的相关技术。提出并详细分析了基于gps浮动车的LOS实时评估方案,指出数据预处理和LOS实时评估算法是实现城市主干道LOS实时评估系统的关键技术。在LOS实时评估算法方面,在进行数据采集及预处理的基础上,提出和设计了基于浮动车辆状态的模糊综合评判模型,将每辆浮动车的平均速度、速度变化系数、低速行程时间比等参数作为评价浮动车运行状态的特征参数,然后对这些特征参数进行模糊综合评判,从而实现对城市主干道LOS的实时评估。为了客观分析上述算法的性能,提出了评价周期的确定方法以及LOS评估的客观性验证方法。深入探讨了采样周期、模型参数选择对评估性能的影响,提出了两个评价服务水平动态评估性能的参数:一级跳变率和二级跳变率。并根据对城市主干道实际的gps浮动车采集数据对该算法进行了验证。最后,对所设计的模型与借鉴现行《交通工程手册》的服务水平直接分级法的性能进行了比较。结果表明,模糊综合评判算法具有较高的一级跳变率和较低的二级跳变率,适合城市主干道LOS评估的客观性和实用性的要求。

关键词：城市主干道交通服务水平实时评估 gps浮动车模糊综合评判