本文關(guān)鍵詞：基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的社會(huì)車輛出行仿真場(chǎng)景構(gòu)建

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【摘要】：隨著車輛和道路基礎(chǔ)設(shè)施的日益智能化,越來越多的汽車和路邊基礎(chǔ)設(shè)施安裝了通信設(shè)備,這使得行駛在道路當(dāng)中的車輛不再是一個(gè)個(gè)孤立的個(gè)體,以這些智能車輛作為移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)新載體的車載社交網(wǎng)絡(luò)正在快速興起。借助這些智能汽車和智能設(shè)備,交通數(shù)據(jù)的采集手段和處理方法的深度革新為車載社交網(wǎng)絡(luò)的研究提供了深度保障。但是仍有一個(gè)關(guān)鍵問題亟待解決：社會(huì)車輛出行軌跡數(shù)據(jù)的缺乏阻礙了更進(jìn)一步地對(duì)車載社交網(wǎng)絡(luò)中車輛社交屬性的研究。本文從浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的角度出發(fā),依托城市功能區(qū)對(duì)整個(gè)城市的劃分,提出了具有普適性的社會(huì)車輛出行仿真場(chǎng)景的構(gòu)建方法。首先,本文分析了城市功能區(qū)對(duì)人類移動(dòng)行為規(guī)律的影響,通過分析浮動(dòng)車數(shù)據(jù)中出租車乘客的出行狀況,來挖掘不同城市功能區(qū)之間居民的移動(dòng)模式。其次,結(jié)合這些出行規(guī)律和官方數(shù)據(jù)我們可以得到社會(huì)車輛出行的預(yù)測(cè)OD矩陣信息,并使用重力模型和廣義最小二乘法標(biāo)定場(chǎng)景中社會(huì)車輛出行的OD矩陣,完成場(chǎng)景中的需求部分。再次,我們將城市功能區(qū)影響投影至城市路網(wǎng)數(shù)據(jù),并對(duì)電子路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯修改,構(gòu)建場(chǎng)景中的路網(wǎng)需求。最后,我們借助仿真工具SUMO,從微觀角度生成了北京市五環(huán)范圍內(nèi)早高峰,午高峰,晚高峰和夜間平峰的社會(huì)車輛出行軌跡,還生成了周二～周四,周六,周日三類交通的共計(jì)三天72小時(shí)的車輛軌跡。本文基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和城市功能區(qū),構(gòu)建了城市中社會(huì)車輛出行的仿真場(chǎng)景,通過與真實(shí)交通狀況的對(duì)比證明了本文場(chǎng)景的優(yōu)越性。該方法突破了傳統(tǒng)車輛仿真對(duì)調(diào)查報(bào)告的依賴,是微觀仿真場(chǎng)景的一次新嘗試。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491;TP391.9

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本文編號(hào)：1136486