基于SVM的交叉口连通关系建模

发布时间：2018-11-08 10:31

【摘要】：为提取城市路网中交叉口的转向连通关系,提出基于支持向量机的路段连通状态分类方法。建立交叉口数据模型描述交叉口的几何和逻辑连通特征,根据夹角计算路段间的转向关系;基于支持向量机的分类方法,结合路段转向关系和转向次数实现路段连通状态分类,获取物理拓扑路网的交叉口连通关系。以广州市的交叉口结点和6天的浮动车数据作为研究对象,验证了该方法的准确性和可行性。
[Abstract]:In order to extract the steering connectivity of intersections in urban road networks, a new method based on support vector machine (SVM) is proposed for road link connectivity classification. The intersection data model is established to describe the geometric and logical connectivity characteristics of the intersection, and the steering relationship between the sections is calculated according to the angle of intersection. Based on the classification method of support vector machine (SVM), the connected state classification of road sections is realized by combining the steering relation and the number of turns, and the connectivity of the physical topological road network is obtained. The accuracy and feasibility of the method are verified by taking the intersection node of Guangzhou city and the floating vehicle data of 6 days as the research object.
【作者单位】： 中山大学工学院;中山大学智能交通研究中心;
【基金】：广州市科技计划基金项目(201510010247) 高校基本科研业务费基金项目(15lgpy10) 广东省科技计划基金项目(2014A020218004、2014B010118002、2015B010110005)
【分类号】：TP18;U491.23

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本文编号：2318200