基于时间序列的动态城市路况导航方法的研究
本文选题：数据挖掘 + SPFA路径搜索算法 ； 参考：《天津大学》2016年硕士论文
【摘要】：城市交通的智能化和智慧化是城市规划和城市发展的重要衡量指标,同时智能交通和智慧城市也一直是国内外学者的研究热点问题。在诸多研究热点问题之中,如何实现扩展性强、准确性高、实时性快的动态城市网络,自然就成为了构建智慧城市的关键技术和基础保证。本文主要基于城市内的海量实时出租车的GPS数据进行了动态城市交通网络的构建;在此基础平台上进行了深度的数据分析与挖掘以此构建城市的路网模型;并对传统的基于路径最短的路径搜索算法进行了补充,加入了时间片以及城市路网状态的考量。首先为了构建数据承载力强、服务响应快、系统拓展行强的基础平台,本文选择使用HDFS分布式文件系统来解决大的实时出租车数据。其次,本文针对实时出租车GPS数据的特点,结合HDFS分布式文件系统和Spark分布式计算平台,对数据进行深度地挖掘和分析。包括分析每一趟出租车每天的出行规律、载客状态、乘客客流分布、城市OD情况等交通问题,并在此基础上将出租车的运行速度,地理位置等信息映射到具体的城市路网上,通过分析历史数据进而构建城市骨干交通网络。最后再此基础上针对SPFA等基于道路最短原则的路径导航算法进行了补充和完善,添加了行车时间以及道路平均速度的考量,提出了结合导航路径以及行车时间多维度的最优路径导航算法,并在全文最后的实验部分进行了相关可视化的对比结果。城市动态网络的构建和基于城市动态网络的最优导航问题,是实现未来城市实时路况查询,车辆动态导航乃至构建智慧城市的关键技术。本文提出的城市交通网络基础平台构建方法、基于出租车GPS数据的分析与挖掘方法以及多尺度考量下的城市路径导航算法。能够较好的满足现代化智慧城市的城市特点。在实现城市交通智能化方面具有良好的应用价值。
[Abstract]:Intelligent and intelligent urban traffic is an important measure of urban planning and urban development. At the same time, intelligent transportation and intelligent city has been a hot research topic of scholars at home and abroad.Among the hot research issues, how to realize the dynamic city network with strong expansibility, high accuracy and fast real-time is the key technology and basic guarantee of constructing intelligent city.In this paper, the dynamic urban transportation network is constructed based on the mass real-time taxi GPS data in the city, and the deep data analysis and mining are carried out on this basic platform to construct the urban road network model.The traditional path search algorithm based on the shortest path is supplemented, and the time slice and the state of the urban road network are taken into account.Firstly, in order to build a basic platform with strong data carrying capacity, fast service response and strong system development, this paper chooses to use HDFS distributed file system to solve large real-time taxi data.Secondly, according to the characteristics of real-time taxi GPS data, combined with HDFS distributed file system and Spark distributed computing platform, this paper deeply mine and analyze the data.By analyzing the historical data, we construct the urban backbone transportation network.Finally, the path navigation algorithm based on the shortest road principle, such as SPFA, is supplemented and perfected, and the consideration of the driving time and the average speed of the road is added.An optimal path navigation algorithm combining navigation path and multi-dimension driving time is proposed, and the related visualization results are compared at the end of the experiment.The construction of urban dynamic network and the optimal navigation based on urban dynamic network are the key technologies to realize the future urban real-time road condition query, vehicle dynamic navigation and even the construction of intelligent city.In this paper, the construction method of urban transportation network basic platform, the analysis and mining method based on taxi GPS data and the city path navigation algorithm based on multi-scale considerations are proposed.Can better meet the urban characteristics of modern intelligent cities.It has good application value in realizing urban traffic intelligence.
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;O211.61
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，本文编号：1744790
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