基于RFID电子车牌数据的城市热点区域发现
发布时间：2021-02-23 02:24
进入新世纪以来,伴随着机动车的城镇保有量和人均拥有量的增长,一系列交通问题显得越发突出。解决城市中的交通问题往往需要以所在城市的交通特征为基础。城市中的出行热点区域是城市中交通量大、居民出行密集的区域,是城市交通的重要特征,因此获得了越来越多的关注。获取居民出行信息的方法一直在不断地发展,从早期的问卷调查到现在比较流行的从大量车租车或公交车的轨迹数据中提取信息,这些方法都存在着一些不足。比如问卷调查数据的时效性较差,出租车数据对城市机动车辆的覆盖性上存在不足。RFID（Radio Frequency Identification）电子车牌数据是城市交通中全体机动车辆的实时出行数据,其优越的数据实时性和对城市机动车辆的覆盖性,使得利用RFID电子车牌数据所获得的城市交通特征更加可靠,更具有说服力。重庆市是RFID电子车牌应用的全国试点城市,全市范围内已经布置了一定规模的RFID采集点,并且立法要求本地车辆必须装配电子车牌。依托于这一条件,本文利用RFID电子车牌数据来挖掘城市热点出行区域,并提出了一整套的方法。在利用RFID电子车牌数据发现城市热点出行区域的过程中,主要存在两个难点:1、...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 RFID技术在交通应用中的研究现状
1.2.2 识别轨迹中停留的研究现状
1.2.3 城市热点区域挖掘的研究现状
1.3 研究内容与目标
1.4 论文结构安排
1.5 本章小结
2 基于RFID技术的交通信息采集
2.1 RFID电子车牌数据采集原理
2.2 RFID用于交通数据采集的特点
2.3 RFID电子车牌数据的预处理
2.3.1 RFID数据描述
2.3.2 RFID数据规整
2.3.3 冗余数据处理
2.4 本章小结
3 RFID轨迹分析基础理论
3.1 轨迹的基本概念
3.2 RFID轨迹的基本概念
3.3 RFID路段分析
3.3.1 道路等级划分
3.3.2 RFID路段分类
3.4 本章小结
4 RFID轨迹中的停留识别
4.1 RFID的行程时间模型
4.2 基于EM算法的模型参数求取
4.2.1 EM算法
4.2.2 模型参数计算
4.2.3 EM算法实现
4.3 行程时间分布的实验分析
4.3.1 第一类RFID路段的行程时间分布
4.3.2 第二类RFID路段的行程时间分布
4.3.3 第三类RFID路段的行程时间分布
4.4 识别轨迹中的RFID停留行程段
4.4.1 停留识别的方法
4.4.2 算法实现
4.4.3 实验分析
4.5 本章小结
5 挖掘城市热点区域
5.1 热点区域挖掘算法
5.1.1 数据场理论
5.1.2 热点区域提取
5.1.3 算法实现
5.2 设置合理的算法参数
5.2.1 采集点的辐射半径
5.2.2 网格热度阈值
5.3 出行热点区域分析
5.3.1 提取车辆每次出行的起始采集点与终止采集点
5.3.2 居民出行的时间分布
5.3.3 不同时段的居民出行热点区域
5.3.4 私家车与出租车的出行热点对比
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录:
B.攻读学位期间参加的科研项目:
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市交通热点区域的空间交互网络分析[J]. 秦昆,周勍,徐源泉,徐雯婷,罗萍. 地理科学进展. 2017(09)
[2]基于微博数据的北京市热点区域意象感知[J]. 谢永俊,彭霞,黄舟,刘瑜. 地理科学进展. 2017(09)
[3]基于CRISP-DM的交通大数据分析方法及实践——以重庆市手机信令数据和RFID数据为例[J]. 周涛,赵必成,俞博. 城市交通. 2017(05)
[4]基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析[J]. 曹劲舟,涂伟,李清泉,曹瑞. 地球信息科学学报. 2017(04)
[5]基于停留时间的语义行为模式挖掘[J]. 郭黎敏,高需,武斌,郭皓明,徐怀野,魏闫艳,王之欣,焉丽,田霂. 计算机研究与发展. 2017(01)
[6]基于实时交通数据的南京市主次干道机动车排放特征分析[J]. 李笑语,吴琳,邹超,张意,毛洪钧,荆博宇. 环境科学. 2017(04)
[7]基于数据场的出租车轨迹热点区域探测方法[J]. 周勍,秦昆,陈一祥,李志鑫. 地理与地理信息科学. 2016(06)
[8]轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述[J]. 高强,张凤荔,王瑞锦,周帆. 软件学报. 2017(04)
[9]RFID交通冗余数据检测及分析[J]. 杨越思,杜威,宁丹,郭建华. 交通信息与安全. 2016(03)
[10]基于RFID的城市路网OD矩阵获取方法及时空特性分析[J]. 赵晓晓,杜威,周旭,郭建华. 交通信息与安全. 2016(01)
博士论文
[1]基于数据质量与势熵的聚类算法研究[D]. 王大魁.武汉大学 2016
[2]基于车牌照的车辆出行轨迹分析方法与实践研究[D]. 王龙飞.长安大学 2011
[3]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]基于路网感知的时空轨迹聚类算法研究[D]. 翟婷.中北大学 2016
[2]基于出租车轨迹的居民出行热点路径和区域挖掘[D]. 冯琦森.重庆大学 2016
[3]基于RFID数据的城市道路交通状态判别方法[D]. 王静.东南大学 2015
[4]EM算法及其应用[D]. 张宏东.山东大学 2014
本文编号：3046875
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 RFID技术在交通应用中的研究现状
1.2.2 识别轨迹中停留的研究现状
1.2.3 城市热点区域挖掘的研究现状
1.3 研究内容与目标
1.4 论文结构安排
1.5 本章小结
2 基于RFID技术的交通信息采集
2.1 RFID电子车牌数据采集原理
2.2 RFID用于交通数据采集的特点
2.3 RFID电子车牌数据的预处理
2.3.1 RFID数据描述
2.3.2 RFID数据规整
2.3.3 冗余数据处理
2.4 本章小结
3 RFID轨迹分析基础理论
3.1 轨迹的基本概念
3.2 RFID轨迹的基本概念
3.3 RFID路段分析
3.3.1 道路等级划分
3.3.2 RFID路段分类
3.4 本章小结
4 RFID轨迹中的停留识别
4.1 RFID的行程时间模型
4.2 基于EM算法的模型参数求取
4.2.1 EM算法
4.2.2 模型参数计算
4.2.3 EM算法实现
4.3 行程时间分布的实验分析
4.3.1 第一类RFID路段的行程时间分布
4.3.2 第二类RFID路段的行程时间分布
4.3.3 第三类RFID路段的行程时间分布
4.4 识别轨迹中的RFID停留行程段
4.4.1 停留识别的方法
4.4.2 算法实现
4.4.3 实验分析
4.5 本章小结
5 挖掘城市热点区域
5.1 热点区域挖掘算法
5.1.1 数据场理论
5.1.2 热点区域提取
5.1.3 算法实现
5.2 设置合理的算法参数
5.2.1 采集点的辐射半径
5.2.2 网格热度阈值
5.3 出行热点区域分析
5.3.1 提取车辆每次出行的起始采集点与终止采集点
5.3.2 居民出行的时间分布
5.3.3 不同时段的居民出行热点区域
5.3.4 私家车与出租车的出行热点对比
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录:
B.攻读学位期间参加的科研项目:
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市交通热点区域的空间交互网络分析[J]. 秦昆,周勍,徐源泉,徐雯婷,罗萍. 地理科学进展. 2017(09)
[2]基于微博数据的北京市热点区域意象感知[J]. 谢永俊,彭霞,黄舟,刘瑜. 地理科学进展. 2017(09)
[3]基于CRISP-DM的交通大数据分析方法及实践——以重庆市手机信令数据和RFID数据为例[J]. 周涛,赵必成,俞博. 城市交通. 2017(05)
[4]基于大规模手机定位数据的群体活动时空特征分析[J]. 曹劲舟,涂伟,李清泉,曹瑞. 地球信息科学学报. 2017(04)
[5]基于停留时间的语义行为模式挖掘[J]. 郭黎敏,高需,武斌,郭皓明,徐怀野,魏闫艳,王之欣,焉丽,田霂. 计算机研究与发展. 2017(01)
[6]基于实时交通数据的南京市主次干道机动车排放特征分析[J]. 李笑语,吴琳,邹超,张意,毛洪钧,荆博宇. 环境科学. 2017(04)
[7]基于数据场的出租车轨迹热点区域探测方法[J]. 周勍,秦昆,陈一祥,李志鑫. 地理与地理信息科学. 2016(06)
[8]轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述[J]. 高强,张凤荔,王瑞锦,周帆. 软件学报. 2017(04)
[9]RFID交通冗余数据检测及分析[J]. 杨越思,杜威,宁丹,郭建华. 交通信息与安全. 2016(03)
[10]基于RFID的城市路网OD矩阵获取方法及时空特性分析[J]. 赵晓晓,杜威,周旭,郭建华. 交通信息与安全. 2016(01)
博士论文
[1]基于数据质量与势熵的聚类算法研究[D]. 王大魁.武汉大学 2016
[2]基于车牌照的车辆出行轨迹分析方法与实践研究[D]. 王龙飞.长安大学 2011
[3]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]基于路网感知的时空轨迹聚类算法研究[D]. 翟婷.中北大学 2016
[2]基于出租车轨迹的居民出行热点路径和区域挖掘[D]. 冯琦森.重庆大学 2016
[3]基于RFID数据的城市道路交通状态判别方法[D]. 王静.东南大学 2015
[4]EM算法及其应用[D]. 张宏东.山东大学 2014
本文编号：3046875
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3046875.html
