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基于主题模型的交通数据流可视化分析

发布时间:2017-08-05 23:05

  本文关键词:基于主题模型的交通数据流可视化分析


  更多相关文章: 数据分析 LDA主题模型 可视化 车辆轨迹 GPS数据 卡口过车数据 交通主题区域


【摘要】:道路拥堵、出行困难目前已经成为不少城市的通病。通过分析交通流数据对于发现城市交通的通行规律、从而提出针对性的交通管理措施对于改善交通通行情况具有十分重要的作用。本文主要关注两类城市交通流数据:出租车GPS数据和卡口过车数据。虽然,从这两类数据中可以分别获得行驶车辆的轨迹数据。然而,这些轨迹数据由于数据量巨大且具有时空特性,而使得对它们的分析变得十分困难。此外,建立一个交互式的可视化城市交通分析系统仍然具有挑战性。本文提出了一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)的模型,用于发现出租车GPS记录中获取的车辆轨迹数据和道路上卡口采集的车辆轨迹数据中隐含的交通主题区域。本文将车辆轨迹作为文档,不同交通特征的特征值,如地理位置、方向、速度、车型、POI(如:周边饭店或商场)和其他特征值作为文档的单词。应用LDA模型后,可以得到一系列包含不同特征值的交通主题区域。这里,交通主题区域是由不同特征的概率分布组成,混乱的轨迹也被表示为交通主题区域下的概率分布。同时,本文设计了相应的可视化方法用于理解分析结果及对交通模式的进一步探索,并据此设计了一个原型系统,其包括了反应交通特征的结合地图的交通主题区域视图、地理信息的词云视图、多特征的树图视图和随时间变化的时间轴视图。最后,本文将温州市3,744辆出租车轨迹数据和包含157个卡口及750,000辆车的卡口过车数据作为实验数据,实验结果验证了所提出模型和方法的有效性。
【关键词】:数据分析 LDA主题模型 可视化 车辆轨迹 GPS数据 卡口过车数据 交通主题区域
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.112;TP311.13
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第一章 绪论11-16
  • 1.1 课题来源及研究目的和意义11
  • 1.2 国内外相关研究11-14
  • 1.2.1 地图匹配和轨迹聚类相关研究12
  • 1.2.2 主题模型相关研究12-13
  • 1.2.3 交通数据可视化相关研究13-14
  • 1.3 本文研究内容14-15
  • 1.4 本文组织结构15-16
  • 第二章 相关理论综述16-24
  • 2.1 交通流数据挖掘相关技术16-19
  • 2.1.1 地图匹配算法16-17
  • 2.1.2 LDA主题模型17-18
  • 2.1.3 k-means聚类算法18-19
  • 2.2 数据可视化相关技术19-23
  • 2.2.1 平行坐标系可视化技术19-20
  • 2.2.2 词云可视化技术20-21
  • 2.2.3 TreeMap可视化技术21
  • 2.2.4 时间序列可视化技术21-23
  • 2.3 本章小结23-24
  • 第三章 基于LDA单特征的浮动车车辆轨迹研究24-36
  • 3.1 概述24-25
  • 3.2 原始数据及相关处理25-31
  • 3.2.1 原始数据描述及预处理25-27
  • 3.2.2 地图道路匹配27-30
  • 3.2.3 稀疏轨迹补充30-31
  • 3.3 城市交通主题区域划分31-33
  • 3.4 基于主题区域划分的轨迹聚类33
  • 3.5 可视化设计33-35
  • 3.5.1 路段结合地图的视图33-34
  • 3.5.2 路段的平行坐标视图34-35
  • 3.5.3 轨迹结合地图的视图35
  • 3.6 本章小结35-36
  • 第四章 基于LDA多特征的卡口车辆轨迹研究36-50
  • 4.1 概述36
  • 4.2 原始数据及预分析36-39
  • 4.2.1 原始数据描述36-37
  • 4.2.2 数据预分析37-39
  • 4.3 城市交通主题区域划分39-44
  • 4.4 可视化设计44-48
  • 4.4.1 卡口结合地图的视图45
  • 4.4.2 卡口名的词云视图45-46
  • 4.4.3 多特征的树图视图46-47
  • 4.4.4 随时间变化的时间轴视图47
  • 4.4.5 各视图之间的交互47-48
  • 4.5 系统原型48-49
  • 4.6 本章小结49-50
  • 第五章 实验结果与对比分析50-65
  • 5.1 基于LDA单特征的浮动车车辆轨迹实验分析50-55
  • 5.1.1 数据及参数设置50
  • 5.1.2 交通主题区域分析50-54
  • 5.1.3 轨迹聚类分析54-55
  • 5.2 基于LDA多特征的卡口车辆轨迹实验分析55-62
  • 5.2.1 车辆移动模式分析56-57
  • 5.2.2 多特征分析57
  • 5.2.3 交通主题区域演化57-58
  • 5.2.4 讨论58-62
  • 5.3 浮动车车辆轨迹与卡口车辆轨迹对比分析62-64
  • 5.4 本章小结64-65
  • 第六章 总结与展望65-67
  • 6.1 总结65-66
  • 6.2 展望66-67
  • 致谢67-68
  • 参考文献68-73
  • 附录73-74
  • 详细摘要74-76

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本文编号:627303

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