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基于gps轨迹数据的电动出租车充电站选址规划

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河北工程大学学报（自然科学版） 2024年第4期41卷 98-102,112页

作者：任丹萍王茜茜陈湘国邓玉静河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室河北邯郸056038

针对电动汽车保有量持续增长、充电设施匮乏难以满足用户需求的问题,提出一种基于gps轨迹数据的电动出租车充电站选址规划方案。首先利用出租车gps数据分析用户潜在充电需求并提取需求分布;其次提出一种基于网格密度分区的DBSCAN聚类方... 详细信息

针对电动汽车保有量持续增长、充电设施匮乏难以满足用户需求的问题,提出一种基于gps轨迹数据的电动出租车充电站选址规划方案。首先利用出租车gps数据分析用户潜在充电需求并提取需求分布;其次提出一种基于网格密度分区的DBSCAN聚类方法,与传统算法相比DB指数由0.34降为0.30,对需求进行聚类和划分需求密集区,设置预选站址;最后,构建集合覆盖模型实现站址优化。利用此方案对北京大兴区出租车轨迹数据进行仿真,得出了合理的选址结果,即该方案可为电动出租车充电站规划提供参考。

关键词：充电站选址电动出租车 gps轨迹数据密度聚类

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基于gps轨迹数据的地图匹配算法

测绘学报 2010年第2期39卷 207-212页

作者：李清泉黄练武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学交通研究中心湖北武汉430079

针对gps浮动车轨迹数据具有整体运动趋势的特点,结合城市路网行车限制的约束,提出一种gps轨迹数据的全局地图匹配方法,综合考虑轨迹曲线与路网路径的曲线相似性、实际行车的路段几何拓扑和交通管制约束下的连通性,实现较好的地图匹配效... 详细信息

针对gps浮动车轨迹数据具有整体运动趋势的特点,结合城市路网行车限制的约束,提出一种gps轨迹数据的全局地图匹配方法,综合考虑轨迹曲线与路网路径的曲线相似性、实际行车的路段几何拓扑和交通管制约束下的连通性,实现较好的地图匹配效果,并通过实验进行验证,为gps浮动车数据的进一步分析应用打下基础。

关键词：行车限制浮动车 gps轨迹数据地图匹配

基于gps轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法

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交通运输系统工程与信息 2020年第4期20卷 83-89,105页

作者：杨飞姜海航刘好德姚振兴霍娅敏周子一西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029 长安大学公路学院西安710054 东南大学交通学院南京211189

基于gps轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足,该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究.针对公交车和小汽车识别精度较低的问题,本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法,加入基于短时傅里... 详细信息

基于gps轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足,该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究.针对公交车和小汽车识别精度较低的问题,本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法,加入基于短时傅里叶变换(STFT)的频域属性,利用遗传算法(GA)对SVM的惩罚系数和核参数进行联合优化,评估不同交通状态下交通方式和方式转换点的识别效果.结果表明:频域属性的加入能够有效提升交通方式识别精度,在道路畅通状态和一般拥堵状态下,交通方式和方式转换点的识别效果均较为理想;在严重拥堵状态下,机动化方式易与非机动化方式相混淆,方式转换点最大识别误差在13 min以内,相比于基于主观回忆的人工问卷调查方式仍具有参考性.

关键词：智能交通交通方式识别支持向量机 gps轨迹数据遗传算法频域属性

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基于gps轨迹数据的拥堵路段预测

东北大学学报（自然科学版） 2015年第11期36卷 1530-1534页

作者：林树宽于伶姿乔建忠张百合东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

基于真实的gps轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测.在此过程中,摒弃传统的基于交通流预测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法.该方法同时考虑路段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车gps... 详细信息

基于真实的gps轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测.在此过程中,摒弃传统的基于交通流预测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法.该方法同时考虑路段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车gps轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移矩阵,实现对拥堵路段的预测.真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

关键词： gps轨迹数据路段间时空因果关系拥堵转移概率拥堵转移矩阵拥堵路段预测

基于gps轨迹数据的湖南省公路客运与货运网络结构比较

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地理科学 2023年第12期43卷 2130-2138页

作者：李秋萍马若飞邹丹张云菲中山大学地理科学与规划学院广东广州510006 长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114

客运与货运是城市和区域流动性的重要组成部分,对城市及区域间关联体系的形成起着不同的作用。本文基于湖南省客、货运车辆gps轨迹数据构建了基于县级行政单元的客流和货流空间交互网络。通过社会网络分析方法对比了客、货运空间交互网... 详细信息

客运与货运是城市和区域流动性的重要组成部分,对城市及区域间关联体系的形成起着不同的作用。本文基于湖南省客、货运车辆gps轨迹数据构建了基于县级行政单元的客流和货流空间交互网络。通过社会网络分析方法对比了客、货运空间交互网络的统计特征、节点竞争力、社区组团结构,探究了研究区内各区县之间客流和货流的移动模式差异。研究发现:①客、货运网络中节点之间的连通能力基本一致,每个节点平均与周边约40个区县单元有客运或货运联系,但客运网络各节点之间流量更大,其平均加权度是货运网络的2.5倍;②客运网络呈现出一条串联长株潭、益阳、常德、张家界、湘西土家族苗族自治州的东西方向客流廊道,而货运网络则显现出以长沙为中心,北至岳阳、南到郴州的南北货运廊道;③客运、货运网络均具有清晰的内部组团结构,表现出显著不同的客、货运空间组团格局。

关键词：客运网络货运网络 gps轨迹数据社会网络分析结构洞

基于相对同步欧氏距离筛选的在线gps轨迹数据压缩算法

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计算机应用与软件 2018年第3期35卷 282-288页

作者：吴青华广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

为了减小给定压缩率下,压缩轨迹与原始轨迹之间的差异,提出一种基于相对同步欧氏距离筛选的在线gps轨迹数据压缩算法。所提算法可以根据用户的压缩率要求设定轨迹压缩过程,将新到来的轨迹点保存到一个存储队列中,每次从队列中选择引起... 详细信息

为了减小给定压缩率下,压缩轨迹与原始轨迹之间的差异,提出一种基于相对同步欧氏距离筛选的在线gps轨迹数据压缩算法。所提算法可以根据用户的压缩率要求设定轨迹压缩过程,将新到来的轨迹点保存到一个存储队列中,每次从队列中选择引起同步欧氏距离误差最小的轨迹点移除,以达到在给定压缩率下减小压缩前后轨迹间差异的目的。理论分析和实验结果表明,较现有以压缩率为压缩依据的主流在线gps轨迹数据压缩算法而言,压缩率相同时,所提算法对应的平均同步欧氏距离误差明显减小,所需的压缩时间略有增加。

关键词： gps轨迹数据在线轨迹压缩同步欧氏距离压缩率

面向大规模gps轨迹数据的并行化地图匹配方法研究

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面向大规模GPS轨迹数据的并行化地图匹配方法研究

作者：郭佳豪长安大学

学位级别：硕士

轨迹数据挖掘是当前智能交通领域的一个研究热点,其中路径导航、交通出行行为分析等研究需要含有路段信息的轨迹数据。而出租车车载gps装置采集到的gps轨迹数据中无车辆所属路段信息,且轨迹点的经纬度坐标有误差。地图匹配算法可以在路... 详细信息

轨迹数据挖掘是当前智能交通领域的一个研究热点,其中路径导航、交通出行行为分析等研究需要含有路段信息的轨迹数据。而出租车车载gps装置采集到的gps轨迹数据中无车辆所属路段信息,且轨迹点的经纬度坐标有误差。地图匹配算法可以在路网数据中匹配到轨迹点所属的路段,从而对该轨迹点的经纬度坐标进行校正。因此,地图匹配方法研究是轨迹数据挖掘中一项必要的基础研究内容。传统的面向gps轨迹数据的地图匹配方法通常主要考虑匹配结果的准确度,而忽视了匹配效率。而随着机动车数量的快速增长,轨迹数据呈现出爆炸式增长的趋势。在此情况下,传统地图匹配方法匹配效率低下,大规模轨迹数据的地图匹配效率问题亟待解决。因此,本文提出一种面向大规模gps轨迹数据的并行化地图匹配方法。本文的主要研究内容如下:(1)大部分地图匹配算法根据当前轨迹点在各路段的投影距离是否小于预设的距离阈值来判断该路段是否属于当前候选路段集合,在面对大规模轨迹数据集和大范围路网时,上述候选路段集合选取方法比较低效。提出一种基于GeoHash编码的分布式网格地图索引方法,该方法能够有效提升候选路段集合选取的效率。(2)面对海量的车辆轨迹数据,传统的地图匹配算法的计算效率已经无法满足相关研究工作的需要。为改善这一问题,提出了一种并行化地图匹配方法。并提出了一种基于时间标签的分区策略,有效改善了并行地图匹配中的数据倾斜问题。实验结果表明,所提方法在保证较高准确度的条件下,匹配吞吐率可达到8.54万条/秒。相对于文献中提出的一种基于Hadoop的并行化地图匹配算法,其运算速度提高了约33倍。(3)研究内容2所提的并行化地图匹配算法不能解决实时轨迹数据流的地图匹配问题,基于Structured Streaming计算模型,进一步提出了一种面向大规模轨迹数据的在线式地图匹配方法,在保证具有一定实时性的条件下,实现了地图匹配的流式处理。(4)提出了一种基于集成学习的出租车乘客候车路段推荐方法。首先,统计一定时间间隔内西安市各个路段上空载出租车的分布数量;然后,利用集成学习方法对西安市各路段未来一个时隙内空载出租车的数量进行预测;最后,根据预测结果为即将出行的乘客推荐最佳候车路段。

关键词： gps轨迹数据地图匹配并行计算 Spark 集成学习

基于公交车gps轨迹数据动态生成矢量路网算法的研究

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基于公交车GPS轨迹数据动态生成矢量路网算法的研究

作者：徐士昊山东财经大学

学位级别：硕士

作为构成ITS(Intelligent Transportation Systems,智能交通系统)的基础设施之一,路网地图在许多应用中扮演着一个非常关键的角色。基于路网地图为用户提供服务的许多应用对路网地图的精度和准确性要求很高,否则将可能会因为从路网地图... 详细信息

作为构成ITS(Intelligent Transportation Systems,智能交通系统)的基础设施之一,路网地图在许多应用中扮演着一个非常关键的角色。基于路网地图为用户提供服务的许多应用对路网地图的精度和准确性要求很高,否则将可能会因为从路网地图中获得错误的信息从而给用户带来不便和损失。传统路网地图的生成方法有两类,一类是测绘,另一类是从数字图像中提取。然而以上两类方法不但存在周期长、成本高等缺点,此外由于使用的数据源往往是过时的,这会导致提取出来的路网拓扑结构往往和现实情况不完全匹配。随着gps(Global Positioning System,全球定位系统)定位精度的提高和gps接收设备小型化的发展,越来越多的车辆安装了基于gps技术的汽车导航系统,这使得在短时间内从车辆上采集海量的城市交通数据成为可能。gps轨迹数据中蕴含着丰富的地理空间信息,如道路的位置结构、交通信号灯的位置等。gps数据来源广泛、精度高并且具有实时性,因此它逐渐成为一种新型的用于提取路网结构的数据源。公交车的行驶路线几乎覆盖了城市中的所有主干道,而且公交车的gps数据容易获取,因此本文提出了一种利用公交车的gps轨迹数据动态生成矢量路网地图的方法。该方法分为三步,首先是在深入分析公交车行驶特性的基础上消除原始gps数据中的错误和冗余,基于统计学的原理筛选出在视觉上能表达出道路雏形的种子点;然后我们对种子点的位置进行修正、聚类并计算出能决定道路几何形状的特征点,在将特征点沿着道路方向排序和平滑处理之后,我们把单条道路表示为一组有序的矢量边;最后我们将单条道路作为输入单位,追加式的探索更新已有的路网拓扑结构,主要包含交叉路口的检测和重合路段的识别这两个操作。在提取到路网的拓扑结构之后,我们利用谷歌地球为专业编程人员提供的格式化数据接口将提取到的路网拓扑结构直观的显示出来。实验结果证明本方法具有较高的准确性和可行性,能够在非常短时间内以较低的代价动态生成高精度的城市矢量路网地图。

关键词：公交车地理信息系统 gps轨迹数据动态生成矢量路网

基于gps轨迹数据的交通出行方式识别与出行模式分析

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基于GPS轨迹数据的交通出行方式识别与出行模式分析

作者：尹诵北京工业大学

学位级别：硕士

交通轨迹数据是刻画移动对象随时间变化的实时位置信息的数据,能够提供包括出行模式、出行规律、交通状态分布、交通拥堵成因等诸多信息。由于轨迹数据具有长时性、时空多维性等特点,现有的交通大数据分析方法难以准确全面地刻画轨迹特... 详细信息

交通轨迹数据是刻画移动对象随时间变化的实时位置信息的数据,能够提供包括出行模式、出行规律、交通状态分布、交通拥堵成因等诸多信息。由于轨迹数据具有长时性、时空多维性等特点,现有的交通大数据分析方法难以准确全面地刻画轨迹特征,识别轨迹对象的出行方式,挖掘潜在的出行模式。针对上述问题,本文围绕基于gps轨迹数据的交通出行方式识别与交通出行模式分析展开研究。主要研究工作如下:(1)针对gps轨迹数据轨迹点数差异大、传统相似性度量无法满足轨迹相似性度量的要求等问题,本文提出基于二阶段流形学习的交通出行方式识别算法。该方法首先对gps轨迹提取时空特征,并将其表示为一个对称正定矩阵,利用对称正定流形相似性度量和黎曼仿射不变性质,通过累加所有训练样本间的距离构建一个全局代价函数,随后最小化代价函数学习一个转换矩阵,从而对测试样本进行出行方式识别。通过在Geolife轨迹数据集上的实验,验证了基于二阶段流形学习的交通出行方式识别算法的表现优于传统机器学习算法。(2)针对传统混合出行方式识别方法刻画不同出行方式时特征差异不明显、检测转确率较低的问题,本文提出基于流形上序列子空间聚类的混合出行方式检测算法。该算法从数据集中筛选出混合出行方式轨迹并将其表示为一组对称正定矩阵集合,并将轨迹数据建模为对称正定流形空间的序列子空间聚类模型,实现混合出行方式的识别。实验证明本文提出的混合出行方式识别算法具有良好的性能。(3)针对传统出行模式分析方法中人为主观成分占比多、数据分布差异大的问题,本文提出了一种基于稀疏子空间聚类的出行模式分析方法,来发现出行轨迹中的出行模式。根据行为模式可线性地由同一类型的模式近似地线性组合表示这一性质,本文采用稀疏子空间聚类模型学习子轨迹段的表示矩阵,通过矩阵的列向量幅值刻画样本表示其他样本的权重,并选择幅值最大的样本作为轨迹数据的代表样本表示出行模式。实验结果表明,北京六环内的部分出行行为模式主要有以下四种类型:居住区到办公区、居住区到购物中心、居住区到景区以及高校出行模式。此外,魏公村居住区经过首都体育馆去往北京动物园的出行模式对周边路段产生最大的正影响效果(即该路段的流量变化与周边路段成正比);丰台居住区经过西四环路去往海淀办公区的出行模式对周边路段产生最大的负影响效果(即该路段的流量变化与周边路段成反比)。

关键词： gps轨迹数据交通出行方式识别出行模式分析流形学习