基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测与系统实现

发布时间：2017-04-14 21:18

  本文关键词：基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测与系统实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：城市道路偶发性拥堵检测可为交通诱导、应急处理等提供支持和参考,有助于提高现代交通管理和服务水平。城市道路偶发性拥堵具有偶然性,发生的时间、地点不确定,现有的算法主要用于高速路,在城市道路偶发性拥堵检测方面难以取得满意的效果。近年来智能交通领域积累了海量的公交车GPS数据,这些数据覆盖面积广、实时性高、维护成本低和可靠性高,包含丰富的道路交通拥堵信息,反映了道路交通拥堵的变化过程,可为其偶发性拥堵检测提供支持。但如何利用这些数据检测城市道路偶发性拥堵,目前还缺乏有效的研究。因此,论文以海量公交车GPS数据为基础,研究如何检测发生在城市道路上的偶发性交通拥堵。论文首先分析道路交通状态的历史情况,然后分析道路交通状态的实时变化趋势,结合历史情况和实时变化趋势,以检测城市道路偶发性拥堵,并进行相应的软件系统开发实现工作。因此,论文主要研究了以下3点内容:①研究了基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测系统体系结构,将主要工作划分为若干模块,明确各模块的主要内容和各模块之间的关系;并在最后开发和实现基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测系统。②研究了如何利用海量公交车GPS历史数据分析道路交通状态规律的技术:定义“路段延误时间指数”用以表征道路交通状态;针对交通偶发性拥堵的相对性和情景性的特点,提出基于T-检验的K-均值自适应聚类算法进行道路交通状态模式识别;引入“四分位差”的方法明确区分交通平常状态与偶发性拥堵;③研究了道路交通状态实时变化趋势分析与偶发性拥堵检测的技术。针对单一的瞬时速度不完全可靠的特点,提取了4个速度参数用以表征道路交通实时状态;引入CVA(Canonical Variate Analysis,规范变量分析)算法用于检测偶发性拥堵:分析道路交通状态的实时变化趋势,通过比较交通状态实时变化趋势与历史阈值,从而实现偶发性拥堵的检测。在软件系统实现的基础上,利用实际公交车GPS数据进行测试。测试结果表明,该系统不仅能实现城市道路偶发性拥堵的检测,在误报率低于35%的情况下,检测率达到90%,平均检测时间为3.2分钟,能取得较为满意的效果,可为城市道路交通管理和服务提供支持,具有实用意义。
【关键词】：城市道路偶发性拥堵 公交GPS数据 K-均值自适应聚类 规范变量分析
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U491;P228.4
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-20
• 1.1 课题背景8-9
• 1.2 道路交通拥堵概述9-13
• 1.2.1 道路交通拥堵的描述9
• 1.2.2 道路交通拥堵程度的划分9-11
• 1.2.3 道路交通偶发性拥堵分析11-13
• 1.3 国内外研究现状13-17
• 1.3.1 交通信息采集技术现状13-14
• 1.3.2 国内外文献综述14-17
• 1.3.3 现有算法的不足17
• 1.4 研究内容、意义与目的17-18
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 研究意义18
• 1.5 论文章节安排18-20
• 2 总体方案设计20-26
• 2.1 本章引言20
• 2.2 基于公交GPS数据的道路交通偶发性拥堵检测系统体系结构20-24
• 2.3 基于公交车GPS数据的道路交通偶发性拥堵检测方法24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 3 基于公交车GPS历史数据的道路交通状态规律分析26-46
• 3.1 本章引言26
• 3.2 道路交通历史拥堵程度统计分析26-31
• 3.2.1 历史参数分析26-27
• 3.2.2 时段和路段划分27-28
• 3.2.3 交通状态整体分析28-30
• 3.2.4 交通状态差异分析30-31
• 3.3 基于K-均值聚类自适应算法的交通状态模式识别31-41
• 3.3.1 道路交通状态特征提取31-36
• 3.3.2 交通情景划分的必要性36
• 3.3.3 K-均值自适应聚类算法36-41
• 3.3.4 道路交通情景的划分实验结果与交通状态特征分析41
• 3.4 基于四分位差的道路交通偶发性拥堵量化界定41-44
• 3.4.1 基于四分位差的道路交通偶发性拥堵量化界定方法41-42
• 3.4.2 道路偶发性拥堵量化界定实验结果及分析42-44
• 3.5 本章小结44-46
• 4 基于CVA的道路交通偶发性拥堵检测46-62
• 4.1 本章引言46
• 4.2 实时参数分析46-52
• 4.3 CVA原理简介52-56
• 4.4 CVA模型构建56-58
• 4.5 道路交通偶发性拥堵的检测58-60
• 4.5.1 参数选择58
• 4.5.2 判别指标选择58-59
• 4.5.3 阈值的确定59-60
• 4.5.4 道路交通偶发性拥堵的最终判定60
• 4.6 本章小结60-62
• 5 道路交通偶发性拥堵检测系统实现与应用62-72
• 5.1 本章引言62
• 5.2 系统的实现62-64
• 5.3 评价指标体系的建立64-65
• 5.4 检测结果分析65-70
• 5.4.1 CVA规范变量系数及其显著性分析65-67
• 5.4.2 道路交通状态实时变化趋势分析67-68
• 5.4.3 道路交通偶发性拥堵检测结果分析68-69
• 5.4.4 检测结果对比69-70
• 5.5 本章小结70-72
• 6 总结与展望72-74
• 6.1 总结72-73
• 6.2 展望73-74
• 致谢74-76
• 参考文献76-80
• 附录80
• A. 作者在攻读学位期间申请的发明专利目录80
• B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录80

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  本文关键词：基于公交车GPS数据的城市道路偶发性拥堵检测与系统实现，由笔耕文化传播整理发布。

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