移动网络环境下城市居民出行方式判别方法研究

发布时间：2017-07-08 14:24

  本文关键词：移动网络环境下城市居民出行方式判别方法研究

  更多相关文章： 数据采集器 轨迹分段 决策树 出行方式判别

【摘要】：交通对于城市的发展至关重要，它作为连接城市的纽带，为城市发展输送人流、物流，是城市前进的主要动力。时代的发展，带来了经济、技术的快速发展，同时在新形势的要求下，城市的发展也面临着与时俱进的新问题。新的交通模式——智能交通的实施势在必行，21世纪将会是智能交通的世纪。 发展智能交通的关键获得丰富的交通信息。交通信息作为智能交通中的基础信息，服务于城市日常的交通管理、交通服务中，伴随着城市发展的需要，越来越被人们所重视。其中居民出行方式是重要的交通信息库之一，目前成为交通规划领域的研究热点。有效判别城市居民的出行方式，不仅能够为后期进行交通结构划分提供了可靠的数据来源和评价参考，同时对于解决城市拥堵，空间结构优化，城市能源消耗等问题有着重要意义。 在城市居民出行方式判别方法研究进程中，最关键的问题之一是居民出行数据的获取。随着计算机、通信、信息技术的发展，智能手机的迅速普及，传统的出行数据采集方法如调查问卷、家访、回想日志等已经不能满足交通管理的需求。人们开始关注在新的技术背景和社会背景下利用新技术、新手段进行出行数据的获取。本论文在移动网络环境下提出了一种基于手机定位的出行信息采集方法，利用Java语言设计研发一款针对智能终端的数据采集器。该数据采集器安装使用简单，采集的数据类型广泛，既包含静态信息，又包含动态信息。此外，在数据采集的同时，进行了数据预处理，并对出行轨迹进行预判别，与传统的采集方法相比，，具有投资少、精度高、全天候实时采集、数据预处理能力强大等优势。通过数据采集器进行海量出行信息的实时提取，从而进行出行方式判别研究。 在进行出行方式判别研究中，本文不仅仅止步于传统的模糊判别，力争在一段出行轨迹上实现更精细的交通方式划分。在不同交通方式预分类的基础上，结合数据采集方法，以及换乘点的数据特点，提出了演绎性时序聚类分割算法进行轨迹分段，理论和探索性方法结合使用，大大提高了对不同交通方式段提取的精度。此后，根据轨迹分段结果，深入分析城市居民出行方式特性，不依赖于辅助数据（如公交站点、公交线路、地铁线路、道路网等）以及相关经验知识，借助机器学习算法决策树进行出行方式的细致划分，并通过测试数据对该判别方法进行准确度验证及结果分析。 最后，本文在探索理论方法研究的基础上，构建了出行方式判别模型，实现了在自主研发平台i4People平台中加入了出行方式判别模块，为后期将研究成果付诸实践打下了坚实基础。
【关键词】：数据采集器 轨迹分段 决策树 出行方式判别
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P208;P204
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势12-14
• 1.3 相关技术简介14-21
• 1.3.1 移动网络环境下的手机定位技术14-16
• 1.3.2 决策树分类技术16-19
• 1.3.3 i4People 平台19-21
• 1.4 研究内容21
• 1.5 章节安排21-23
• 2 移动网络环境下的数据采集23-30
• 2.1 基于手机定位技术的出行数据采集器23-28
• 2.1.1 出行数据采集器系统结构23-24
• 2.1.2 出行数据采集器工作流程24-28
• 2.1.3 出行数据库搭建28
• 2.2 出行数据采集方案28-30
• 3 城市居民出行轨迹分段算法研究30-35
• 3.1 出行方式二值化30-31
• 3.2 演绎性时序聚类分割31-33
• 3.3 轨迹段后处理33-34
• 3.4 出行轨迹分段精度34-35
• 4 基于决策树的出行方式判别35-49
• 4.1 选取统计量36-44
• 4.2 基于决策树的出行方式识别模型建立44-46
• 4.3 出行方式识别精度验证46-47
• 4.3.1 测试数据处理46
• 4.3.2 出行方式识别结果分析46-47
• 4.4 基于出行方式识别模型的人迹数据可视化47-49
• 5 总结创新与展望49-51
• 5.1 总结49-50
• 5.2 创新50
• 5.3 展望50-51
• 参考文献51-54
• 附录54-60
• 致谢60-61
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果61-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘淼;张小宁;张红军;;基于手机信息的居民出行调查[J];城市道桥与防洪;2007年03期

2 杨飞,裘炜毅;基于手机定位的实时交通数据采集技术[J];城市交通;2005年04期

3 高宏伟;毕翔;齐琴;;基于gpsOne的手机定位导航研究[J];电脑应用技术;2007年02期

4 王桂芹;黄道;;决策树算法研究及应用[J];电脑应用技术;2008年01期

5 黎海涛,张平;蜂窝无线定位技术的发展及应用[J];电信科学;2001年09期

6 陈文,史金成;决策树分类技术研究[J];福建电脑;2005年08期

7 杨飞;;基于手机定位的交通OD数据获取技术[J];系统工程;2007年01期

8 栾丽华,吉根林;决策树分类技术研究[J];计算机工程;2004年09期

9 曹长瑞;;嵌入式系统中无线通信技术的设计与实现[J];科技致富向导;2013年08期

10 王刚,郝波;蜂窝移动通信系统中的定位技术[J];移动通信;2002年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张治华;基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D];华东师范大学;2010年

本文编号：534965