基于时空大数据的城市最优路径规划的研究与应用

发布时间：2021-08-02 02:05

　　近年来随着互联网和计算机技术的飞速发展,智能移动设备大多带有具备定位技术的传感器,从而产生了大量的GPS数据。这些数据包含了海量多样的信息,可以帮助我们更好地理解移动对象和地理位置。而其中及时、准确地推荐最优驾驶路径是交通数据挖掘研究中重要的问题之一。它可以引导交通流走向,方便道路交通管理,也可以更好地为司机提供最优路径规划,为乘客提供合理准确的出行建议,这在城市驾驶规划的设计与实现中起着至关重要的作用。由于传统的路径规划问题只考虑了路网信息,而忽视了用户的需求和时变的外部状况（如天气影响,拥塞情况）。因此本文在融合城市出租车GPS轨迹数据、城市路网结构信息和地理静态信息、交通动态信息的基础上,设计出基于驾驶时长预测的最优路径规划方案。具体本文的主要工作如下:1.候选路径规划,建立基于A*算法的分层路网路径搜索系统。将构建好的路网拓扑结构进行提取,由于道路普遍存在分级的特点,而用户倾向性不明,如出行路线多选主干道或是小巷,因此将层次结构引入到路径搜索中。将区域道路网络按等级分层,并将行驶路线中预选节点与目标节点形成的方向和距离作为估价函数的参数,来减少行程路线中的拐点个数,从而获取多条... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

地图匹配技术

实际路径匹配场景如图2-2显示的车辆通过道路为A→C→B，但曲线测量的轨迹与实际路径不

路径投影场景

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法[J]. 乔少杰,韩楠,朱新文,舒红平,郑皎凌,元昌安.  电子学报. 2018(02)
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[3]改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用[J]. 石铁峰.  计算机仿真. 2011(04)
[4]基于模糊逻辑的GPS/DR地图匹配算法[J]. 宋洁,李国燕,李娜娜,张永杰.  计算机工程与科学. 2008(10)
[5]车辆导航系统中地图匹配的研究[J]. 荆涛.  铁路计算机应用. 2008(07)
[6]基于蚁群算法的Petri网最优路径序列寻找[J]. 黄光球,苏海洋,刘冠.  计算机应用. 2007(04)
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[8]神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法[J]. 李俭川,秦国军,温熙森,胡茑庆.  振动、测试与诊断. 2002(04)

硕士论文
[1]基于手机信令大数据的城市规划建模研究与应用[D]. 李长青.电子科技大学 2019
[2]基于改进的网格划分方法的地图匹配算法研究[D]. 王诗航.辽宁大学 2017
[3]基于轨迹和POI数据的热点区域实时预测[D]. 孙瑞.吉林大学 2017
[4]基于蜂窝信令数据的移动轨迹清洗和预测方法研究与实现[D]. 钱琨.西南交通大学 2016
[5]基于用户选择的多约束条件动态最优路径规划研究[D]. 郭桂林.重庆交通大学 2016
[6]基于手机定位数据的城市居民出行特征提取方法研究[D]. 张维.东南大学 2015
[7]基于历史车辆轨迹数据的出行时间预测分析[D]. 蒋益娟.华东师范大学 2013
[8]一种改进的机动目标的IMM状态估计算法[D]. 沈英达.南京理工大学 2009



本文编号：3316667