基于开源GIS的交通应急诱导关键技术研究

发布时间：2017-08-10 06:32

  本文关键词：基于开源GIS的交通应急诱导关键技术研究

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【摘要】：随着城市化速度日益加快,城市人口以及交通工具飞速增长,对当前城市管理提出了越来越高的要求。国内外实践表明,建立城市智能管理系统,并融入交通智能化控制及管理、突发事件应急管理等功能,对提高当地的城市管理效率以及应对突发事件能力有很大作用。因而,本文选题意义较大。本文以南沙区智能交通管控平台项目为实践依托,从路况判断、应急管理、应急诱导等功能实现方面搭建开源GIS平台,能较好地实现“提高管理水平、保障城市畅通、改善交通秩序、提升服务水平”的建设目标。本文提出了在应急诱导中应用关联规则挖掘出租车轨迹数据获取最优路径的方法。利用该方法,能较大地提高获取最优路径的效率,从而加快了对突发事件的响应速度,为城市管理,特别是应急管理提供了更好的支撑。围绕开源GIS以及应急诱导关键技术的研究,本文的主要内容包括以下几个方面:(1)根据搭建开源GIS平台的技术需求,对其实现技术进行了逐一介绍,主要包括有地理信息系统概述、Web GIS技术选择、开源Geo Server以及Open Layers的实现。(2)为实现实时应急诱导需要准确获取道路路况。本文通过对路况参数的逐一比较,选择合适指标参数作为输入建立模糊综合评价模型,从而进行实时路况状态的判断;并通过仿真对比以及实例分析验证了模糊综合评价判断实时路况的可靠性。(3)为获取应急诱导最优路径,提出以关联规则挖掘出租车轨迹数据来简化路网的方法。通过关联规则挖掘出租车轨迹数据,实现对目标区域路网交叉口的关联简化;最后通过实例分析证实了在应急诱导路径获取中采用该方法的高效性。(4)最后对南沙区智能交通管控平台项目实现进行了概述,并对平台相关功能进行了展示。
【关键词】：开源GIS 应急诱导 模糊评价 路况判断 关联规则
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;P208
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 开源GIS研究现状12-13
• 1.2.2 路况状态判别研究现状13-15
• 1.2.3 应急管理研究现状15-16
• 1.2.4 行车诱导研究现状16
• 1.3 本文的主要工作16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第二章 开源GIS系统主要技术介绍18-30
• 2.1 地理信息系统基本原理概述18-22
• 2.1.1 GIS组成概述18
• 2.1.2 GIS功能18-20
• 2.1.3 GIS数据模型20-22
• 2.2 Web GIS介绍22-26
• 2.2.1 Web GIS工作原理22-23
• 2.2.2 Web GIS实现模式23-26
• 2.2.3 Web GIS特点26
• 2.3 开源Geo Server地图服务概述26-28
• 2.4 Open Layers框架介绍28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 基于模糊综合评价的城市干道路况判别研究30-54
• 3.1 城市干道路况判别的交通参数指标选取30-35
• 3.1.1 路况参数指标组成30-34
• 3.1.2 路况参数指标选取原则34-35
• 3.2 一种基于模糊综合评价的路况状态判别算法35-49
• 3.2.1 建立模糊综合评价模型的步骤介绍35-37
• 3.2.2 确定量化路况状态的评价集合37-39
• 3.2.3 确定路况状态判别的隶属函数39-45
• 3.2.4 确定路况状态判别的权重45-48
• 3.2.5 基于模糊综合评价的路况状态判别结果分析48-49
• 3.3 基于模糊综合评价的路况状态判别算法实例分析49-53
• 3.4 本章小结53-54
• 第四章 城市交通应急诱导路径选择关键技术研究54-72
• 4.1 城市应急管理概述54-55
• 4.1.1 城市突发事件特点54
• 4.1.2 城市突发事件类型54-55
• 4.1.3 城市交通应急诱导的现实意义55
• 4.2 一种基于关联规则挖掘出租车轨迹的应急诱导路径选择算法55-64
• 4.2.1 关联规则方法介绍55-57
• 4.2.2 出租车轨迹在诱导路径选择的关联规则确定57-60
• 4.2.3 基于Dijkstra算法的应急诱导路径选择60-61
• 4.2.4 关联规则优化路网下Dijkstra算法的应急诱导路径选择61-62
• 4.2.5 与现有方法的对比与分析62-64
• 4.3 关联规则挖掘出租车轨迹的应急诱导路径选择实例分析64-71
• 4.3.1 出租车轨迹数据导入64-65
• 4.3.2 目标区域与路网节点选取65-67
• 4.3.3 路网节点的出租车轨迹数据关联规则挖掘67-69
• 4.3.4 路网拓扑图权重获取69-70
• 4.3.5 最优应急诱导路径获取70-71
• 4.4 本章小结71-72
• 第五章 基于开源Geo Server智能管控平台设计与实现72-80
• 5.1 智能管控平台概述72-73
• 5.1.1 智能管控平台建设的必要性概述72-73
• 5.1.2 智能管控平台总体目标73
• 5.2 智能管控平台总体设计73-76
• 5.2.1 智能管控平台设计原则73-74
• 5.2.2 智能管控平台技术选择74-75
• 5.2.3 智能管控平台框架设计75-76
• 5.3 智能管控平台实现76-79
• 5.3.1 智能管控平台总体功能展示76
• 5.3.2 路况管理模块功能展示76-78
• 5.3.3 应急管理模块功能展示78-79
• 5.4 本章小结79-80
• 结论与展望80-82
• 论文总结80-81
• 未来展望81-82
• 参考文献82-87
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果87-88
• 致谢88-89
• 附件89

【参考文献】

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本文编号：649296