基于两类浮动车数据融合的信号交叉口平均通行时间估计

发布时间：2017-09-08 00:10

  本文关键词：基于两类浮动车数据融合的信号交叉口平均通行时间估计

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【摘要】：信号交叉口是城市路网的关键节点,该区域的通行时间能有效反映城市道路的交通状态和服务水平。然而城市路网车流本身存在很大的随机性,尤其是在信号交叉口区域,通过信号灯的控制作用交叉口各方向车流周期性获得通行权,进一步加剧了该区域车流的随机性,导致该区域通行时间存在非常大的不确定性。因此,准确、可靠地估计该区域的平均通行时间,将为交叉口的设计和规划提供更可靠的数据基础,促进交叉口服务水平的提升,具有重要的实际意义。论文针对上述信号交叉口区域通行时间不确定性问题,以公交车和出租车GPS数据为样本数据,从分析信号灯对车辆行驶特性的影响入手,提出了一种能有效估计该区域单车通行时间的方法。在此基础上探索公交车和出租车在交叉口区域通行时间的特征及规律,进而研究提升该区域平均通行时间估计结果精度的方法。论文主要内容包括:(1)信号交叉口单车通行时间估计。论文通过对车辆经过有信号灯路口区域的运行特性的分析,确定了信号灯的影响范围。在此基础上,分析了路口上游和下游GPS数据的分布特点,从而提出了一种适用于信号交叉口区域的单车通行时间估计方法,为论文下一步估计该区域的平均通行时间奠定基础。最后利用实际GPS数据对该方法进行了验证,结果表明了该方法比传统方法在交叉口处有更好的适用性。(2)信号交叉口平均通行时间估计。论文通过对信号灯对车辆在信号交叉口区域的通行时间的影响的分析,确定了估计该区域的平均通行时间的最佳周期。在估计周期内,针对车辆在该区域的通行时间的聚类性,对同类型浮动车在该区域的通行时间进行了数据融合,从而消除个别浮动车随机因素对估计结果的影响。进一步根据公交车和出租车两类浮动车的特点,提出了一种基于两类浮动车数据融合的信号交叉口平均通行时间估计方法。最后利用VISSIM仿真对该方法进行了验证,结果表明了该方法比仅利用一种浮动车数据的估计结果的精度更高。最后,对系统进行了设计与实现,并应用于重庆市某信号交叉口的平均通行时间估计。结果表明:本文方法可以准确可靠地对信号交叉口的平均通行时间进行估计。
【关键词】：信号交叉口 GPS数据 数据融合 平均通行时间估计
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要3-4
• abstract4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 基于GPS数据估计路段行程时间估计现状8-10
• 1.2.2 研究现状分析及课题的提出10-11
• 1.3 课题的目的及意义11
• 1.4 论文研究内容及章节安排11-12
• 1.5 本章小结12-14
• 2 总体方案及关键问题14-18
• 2.1 引言14
• 2.2 总体方案设计14-15
• 2.3 估计模型及关键问题分析15-16
• 2.4 本章小结16-18
• 3 信号交叉口单车行驶时间估计18-36
• 3.1 引言18
• 3.2 信号灯的影响范围界定18-23
• 3.2.1 车辆在信号交叉口区域受阻过程分析19-20
• 3.2.2 单车关键点位置获取20-21
• 3.2.3 基于层次聚类方法的信号灯的影响范围界定21-23
• 3.3 基于浮动车数据的单车信号交叉口通行时间估计23-31
• 3.3.1 现有研究的分析23-26
• 3.3.2 GPS数据在路口附近的分布特点分析26-28
• 3.3.3 单车行驶时间的估计算法28-31
• 3.4 实验验证及分析31-35
• 3.4.1 实验方案设计31-32
• 3.4.2 实验结果及分析32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 4 基于两类浮动车数据融合的信号交叉口平均通行时间估计36-54
• 4.1 引言36
• 4.2 两类浮动车特性分析36-40
• 4.2.1 两类浮动车的 GPS 数据内容及特点分析36-39
• 4.2.2 两类浮动车的行驶特性分析39-40
• 4.3 信号交叉口平均通行时间估计周期确定40-43
• 4.3.1 信号交叉口单车通行时间分布特点分析40-41
• 4.3.2 估计周期对信号交叉口平均通行时间的影响分析41-43
• 4.4 两类浮动车信号交叉口平均通行时间融合估计算法43-46
• 4.4.1 单型车多车平均通行时间融合估计算法43-45
• 4.4.2 基于两类浮动车数据的通行时间融合估计算法45-46
• 4.5 实验验证及分析46-53
• 4.5.1 实验方案设计46-48
• 4.5.2 不同浮动车覆盖率下的估计结果及分析48-53
• 4.6 本章小结53-54
• 5 信号交叉口通行时间估计的实现54-68
• 5.1 引言54
• 5.2 系统实现环境54
• 5.3 系统总体设计54-57
• 5.3.1 系统功能设计54-55
• 5.3.2 系统结构设计55-56
• 5.3.3 系统实现流程56-57
• 5.4 应用情况及结果分析57-66
• 5.4.1 系统应用57-59
• 5.4.2 高峰期结果及分析59-62
• 5.4.3 平峰期结果及分析62-66
• 5.5 本章小结66-68
• 6 总结与展望68-70
• 6.1 研究总结68-69
• 6.2 研究展望69-70
• 致谢70-72
• 参考文献72-76
• 附录76
• A. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利76
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 唐炉亮;阚子涵;黄方贞;李清泉;SHAW Shihlung;董坤;;利用低频时空GPS轨迹进行交叉口通行时间探测[J];武汉大学学报(信息科学版);2016年01期

2 李慧兵;杨晓光;罗莉华;;路段行程时间估计的浮动车数据挖掘方法[J];交通运输工程学报;2014年06期

3 WANG Xiaoying;WANG Xianliang;DAI Ziqiang;KE Fuyang;CAO Yunchang;WANG Feifei;SONG Lianchun;;Tropospheric Wet Refractivity Tomography Based on the BeiDou Satellite System[J];Advances in Atmospheric Sciences;2014年02期

4 张军;杨子晨;;多传感器数据采集系统中的数据融合研究[J];传感器与微系统;2014年03期

5 马俊;唐诗华;黄鹰;王文杰;;基于IGS精密星历的卫星位置内插方法比较[J];城市勘测;2011年05期

6 何兆成;卢瑞琪;聂佩林;;基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计[J];公路交通科技;2011年06期

7 董红召;吴方国;;基于FCM的路段平均行程时间估计[J];科技通报;2011年03期

8 聂庆慧;夏井新;张韦华;;基于多源ITS数据的行程时间预测体系框架及核心技术[J];东南大学学报(自然科学版);2011年01期

9 李锐;李文权;;T形交叉口3相位信号配时改进及优化[J];交通信息与安全;2010年01期

10 姜桂艳;常安德;张玮;唐永勇;;基于GPS浮动车的自然路段行程时间估计方法[J];公路;2009年11期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 李继伟;城市主次干路的路段行程时间估计与预测方法研究[D];吉林大学;2012年

2 廖孝勇;浮动车交通参数检测及在道路交通状态分析中的应用研究[D];重庆大学;2011年

3 邵长桥;平面信号交叉口延误分析[D];北京工业大学;2002年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 王鑫;基于GPS数据的公交车停靠站时间预测研究[D];重庆大学;2015年

2 乔真卿;信号交叉口单车停车延误时间与停车位置的关系模型研究[D];重庆大学;2014年

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本文编号：810716