基于出租车GPS数据的经验路径集生成算法研究

发布时间：2020-08-05 07:52

【摘要】：随着经济的快速发展,城市机动车保有量持续增加,这进一步导致了路段交通量的增加,使得驾驶员在出行过程中遇到的交通环境越来越复杂,早期以最短路径出行的方式已经无法满足大多数人的出行需求,而且大量的机动车选择最短路径出行会导致最短路径上流量达到瓶颈,造成路段拥堵,含有多条路径的合理路径集的出现在一定程度上缓解了这些问题,但是在合理路径集中,通常考虑的限制因素一般为通行时间,并没有用其他因素进行限制,且人们在出行的过程中一般会选择最短路径出行,所以利用数据研究路径集中路径的搜索因素及规则,以及路径集生成过程中的约束条件,对合理生成路径集有着重要的作用,且生成算法能够为驾驶员提供更加合适的建议路线。本文首先对三种不同路径集进行了概述,分别为最短路径集、合理路径集及经验路径集,因为这三种路径集同属于广义路径集,故接下来对路径集生成过程中所涉及的人、车、路及其他因素进行了分析,进而从三种路径集的适用性入手及本文GPS数据的特性确定了本文研究的路径集。接着,重点研究了路径集生成的算法,本文利用GPS数据具有数据量大及精确性高的特性,首先从大范围上对大量西安出租车GPS数进行了GIS可视化,并初步分析了出租车GPS数据轨迹的一些经验规律,如路径的选择主要为城市的主路网框架,为后续的研究做下铺垫,然后通过GPS数据的记录特性,文章选取了9对OD进行了OD对之间的轨迹可视化,并分析了它们之间的通行时间和通过的主要节点数差异,以及各种节点的平均通行时间。最后对路径集生成因素进行了确定,主要为包含道路等级和节点类型的路径搜索因素及包含通行时间、节点数量和路径条数的路径集生成约束因素,再通过路径选择的过程进行了静态条件下的路径集生成算法确定。最后,文章对基于GPS数据研究的路径集生成算法进行了校核,选取了都市之门和南二环东段长安大学作为起讫点,校核结果表明,新的路径集生成算法具有很高的准确性,并能够提供额外的合理路径供选择。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

最短路径,最短路,倾向于,路径

定义为从出行起点至目的地，出行者所选择的总路阻最小的路径，其中，义的概念，它可能包含时间、费用等衡量指标，并进一步进行处理得到综但是由于数据获取的难易程度，一般情况下会选择时间作为路阻。最短路知是最短路径的集合，但是对于每一对固定的起终点，最短路径理论上只，所以需要对最短路径集的定义做出一些调整。最短路径集包含最短路径最短路径，若路径总阻抗相对于最短路径超出的范围在合理值之内，则可短路径集的一部分，范围的合理值可以根据人们的接受程度来进行界定，集中包含有最短路径及部分非最短路径。图 2.1 所示，起终点分别为 A 点和 B 点，AB 之间的路径有 5 条，其中最 1，路阻为 10（时间消耗），其他路径相对于路径 1 的偏离程度分别为 3.7%、9.8%，分别对应路径 2、3、4、5，若假定最大的偏离程度为 10%，则路径不符合最短路径集的条件，虽然路径 5 偏差在合理的偏差范围内，但是也几率也会很小，故最终的最短路径集包含路径 1、2。

路径图,路径,最短路径,合理路径

主要包括：道路通行时间、道路通行费用（燃油费）及道路驾驶舒适性等。同最短选择类似，驾驶员在出行的过程中，首先必须考虑通行时间，在满足通行时间的前，再进行通行费用和驾驶舒适性的考虑，在选择时，驾驶员有可能选择最短路径也能选择非最短路径，且合理路径不完全等同于最短路径。由此可以得到合理路径集义：合理路径集是一系列路径的集合，它是驾驶员在出行的过程中，考虑从起点至的各种条件，能够选择的符合自己要求的路径的集合，通常情况下，合理路径集应括最短路径，其他路径与最短路径集有一定的重合但是不尽相同。如图 2.2 所示，起终点分别为 A 点和 B 点，AB 之间的路径有 5 条，其中最短路路径 1，路阻为 10（时间消耗），其他路径相对于路径 1 的偏离程度分别为 3.7%、11%、9.8%，分别对应路径 2、3、4、5，对于路径 3 和 5，它们相对于路径 1 的偏离较小，可以作为合理路径进行考虑，但是考虑到路径 5 由两条道路构成，可能在中驶的过程中会降低速度以寻求安全，所以在相差不大的情况下，路径 3 就归为合理集，所以最后的合理路径集包含 1、2、3。

路径,路径选择,倾向性,合理路径

长安大学硕士学位论文交叉处可能会产生较大的延误，通常的路阻计算未考虑交叉口的延误，若将延误考径 3 和 5 就难以归为合理路径集，路径 4 虽然偏差较大，但是像比如相交处的额外平均速度可能更大，耗时可能更短，这些只有经验丰富的司机才能有所把握，故最经验路径集包含 1、2、4。

【参考文献】