基于货运卡车轨迹大数据的货运OD信息提取方法研究

发布时间：2020-04-23 15:27

【摘要】：随着城市群建设步伐的推进,城市土地不断扩张、土地利用率低、资源消耗快等现象也日益凸显。有效地对城市群发展水平进行评估,对促进城市群健康可持续地发展具有重要的意义。货物运输本质属于一个空间行业,各城市间的货运需求可以充分体现地区间的经济联系,是评价城市群发展水平的一个重要因素。因此,本文采用全国约200万辆货运卡车车载GPS设备所收集的156GB轨迹数据作为研究对象,通过对全国货运数据的分析研究,提供一种有效的货运信息提取方法,从而初步判断城市群的发展程度。其中,货运起讫点(OD)的提取是判断各城市间货运关系的重要基础,也是进一步依据货运数据构建城市群发展水平评价指标的基本前提。然而,由于货运卡车GPS数据量巨大,目前仍没有有效的OD信息提取方法,因此,本文针对如何准确高效地从货运数据中提取OD信息展开了深入研究。(1)货运卡车GPS数据处理平台搭建与数据预处理。在对比国内外数据处理与计算方法的基础上优先采用Hadoop软件搭建了大数据处理平台;进而对原始数据进行去除重复、缺失及异常点等数据预处理工作,筛选出了有效的数据分布式存储于数据处理平台中。(2)基于货运卡车停车速度阈值确定的停车点识别方法构建。基于对货运卡车GPS数据的处理及分析,创新性地提出了基于时间段划分的货运卡车累计行驶距离统计方法,确定了与车辆停车行为相匹配的车辆累计行驶距离;进而基于对平均速度及与停车行为所匹配的车辆累计行驶距离的分析,确定了货运卡车的停车速度阈值;最终识别出了货运卡车运行轨迹中的停车点。(3)基于地图匹配方法的货运信息判断及OD信息提取。研究了路网信息采集及POI信息获取方法;在此基础之上,引入了基于网格索引的地图匹配方法,并通过数值算例分析确定了网格边长取值,解决了因数据量大而导致的匹配效率低的问题;最终通过对得到的货运信息进行判断,有效识别了因交通拥堵、收费站收费,司机休息等事件造成的非OD停车点。(4)基于DBSCAN聚类方法的OD点分类及城市群发展现状分析。采用DBSCN聚类方法对OD点进行分类的基础上,进一步将分类后的OD匹配于全国市县范围内,得到了全国市县的货运OD分布情况;然后基于货运OD信息对全国城市群发展水平进行评估,并具体分析了珠江三角洲城市群及成渝城市群的发展现状。
【图文】：

技术路线图

原理图,数据采集,原理

２．２数据处理平台搭建逡逑传统的文件处理方式通常在专用服务器或工作站上执行。这种方法虽然可以逡逑存储一些规模较大的数据文件，其对大型数据文件的处理效率依然较低，，尤其是在逡逑处理计算时，大型文件的数据处理通常需要面对算力与内存分配、线程优化等问题。逡逑因此，本文考虑１５６ＧＢ货运卡车轨迹数据特点，及后续数据的分割存放、计算与逡逑管理的方便性，优先选取Ｈａｄｏｏｐ软件搭建了货运卡车ＧＰＳ数据处理平台。逡逑２．２．１平台搭建原理逡逑Ｈａｄｏｏｐ软件为用户提供了一个完整的、突破性的数据存储解决方案。它是一逡逑种由Ａｐａｃｈｅ邋Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ研发的分布式体系结构，可以使用常用的编程语言来编写逡逑相应的应用程序。其中，嵌入式Ｌｉｎｕｘ系统因其源代码是开放的，可用于各种硬件逡逑
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;U492.3

【参考文献】