近年來隨著我國居民經濟水平的提高,大批車輛隨之涌至空間有限的城市區(qū)域,由此引發(fā)諸如環(huán)境污染、交通擁堵和事故頻發(fā)等一系列棘手問題已嚴重影響到居民的生活質量與城市的綜合競爭力,智能交通作為解決交通問題的關鍵技術,受到了廣泛關注,將先進的RFID技術應用于交通領域以提高城市交通的智能化水平成為目前一個重要的研究方向。交通智能化的前提是以準確而豐富的交通數據為基礎,結合數據挖掘、交通工程學、通信技術等理論知識,提取城市車輛的出行特征,感知路網交通運行狀態(tài),獲取居民出行規(guī)律。對城市規(guī)劃管理部門來講,這些不僅可以作為交通預測、政策制定和發(fā)展規(guī)劃的科學依據,提高公共服務水平,同時還可通過城市車輛的出行強度,輔助評判城市的經濟活力和發(fā)展趨勢。本文以獲取城市出行特征為研究目的,以豐富的城市車輛出行的RFID數據為基礎,結合FP-growth算法對城市熱門路段的分布特征與關聯(lián)規(guī)則進行分析,設計了一種基于時間閾值的軌跡分割算法,提取車輛出行次數與停留位置等交通特征。本文的主要工作內容如下:(1)將交通狀態(tài)的獲取定為本文的研究方向,總結了國內外學者的研究現狀,以車輛出行的RFID數據為基礎,詳細分析了原始數據的內容和特征,針對數據進行相應的預處理;然后根據車牌信息為關鍵字段將數據分組,得到城市全部車輛一天的運行軌跡信息。(2)基于FP-growth算法的理論知識,結合車輛的軌跡信息,設計了一種基于重復位置的軌跡劃分事務的方法,挖掘城市路網中的關鍵路段,并分析關鍵路段中各位置信息間潛在的關聯(lián)程度。(3)以車輛的運行軌跡為基礎,通過分析車輛運行軌跡的時間間隔分布特征,設計了一種基于時間閾值的軌跡分割算法,為確定車輛的某一次出行提供了一種新的方法,最后提取城市車輛的出行次數,停留空間分布等特征信息。(4)選取重慶市一周工作日與三天節(jié)假日的車輛實際出行的RFID數據,從路網關鍵路徑提取,關聯(lián)規(guī)則分析,車輛出行強度和停留特征等方面對重慶的車輛出行特征進行挖掘,并對工作日和非工作的車輛出行特征作分析和對比,總結重慶市的車輛出行規(guī)律,為城市管理部門制定決策提供科學的決策依據。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

圖２－１?ＲＦＩＤ系統(tǒng)結構??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＲＦＩＤ?ｓｙｓｔｅｍ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??

圖２－２?ＲＦＩＤ數據的關鍵字段及格式??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｋｅｙ?ｆｉｅｌｄ?ａｎｄ?ｆｏｒｍａｔ?ｏｆ?ＲＦＩＤ?ｄａｔａ??：??

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【參考文獻】

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本文編號：2839616