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基于GPS數(shù)據(jù)的短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-31 07:28
【摘要】:隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高,城市機(jī)動(dòng)車保有量逐年升高,近幾年尤為迅速。城市固有的交通設(shè)施已無法滿足人們的出行需求,交通擁堵現(xiàn)象在各大中型城市時(shí)有發(fā)生。交通擁堵不僅影響經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展和居民的出行質(zhì)量,而且會(huì)導(dǎo)致一系列的環(huán)境污染、資源浪費(fèi)等社會(huì)問題。發(fā)展智能交通是解決交通問題的有效方法,而短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測識(shí)別是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)和前提。因此本課題的研究不僅具有理論意義,而且對(duì)社會(huì)發(fā)展和國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)具有一定的實(shí)用價(jià)值。充分利用城市公交車實(shí)時(shí)采集的GPS數(shù)據(jù)對(duì)短時(shí)交通狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測識(shí)別,不僅可以降低數(shù)據(jù)采集成本,而且能達(dá)到很好的預(yù)測識(shí)別效果。文章基于呼和浩特市公交數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,主要包括交通狀態(tài)分類識(shí)別和短時(shí)交通流預(yù)測兩部分。具體研究內(nèi)容如下:(1)采用以公交車速度曲線特征參數(shù)平均值、方差和波動(dòng)次數(shù)為判別依據(jù)的交通狀態(tài)判別方法。以呼和浩特市公交車GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析并提取特征參數(shù),然后利用模糊C均值聚類算法對(duì)城市道路交通狀態(tài)進(jìn)行判別。該方法旨在避開了對(duì)交通流量,占有率等數(shù)據(jù)采集的同時(shí),尋求更簡潔,計(jì)算開銷小,速度更快的判別方法。(2)構(gòu)建了基于長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種不同訓(xùn)練方式的組合預(yù)測模型對(duì)短時(shí)交通流速度進(jìn)行預(yù)測。公交車速度數(shù)據(jù)屬于時(shí)序數(shù)據(jù),具有時(shí)間相關(guān)性和準(zhǔn)周期特性。組合模型充分考慮到了長期歷史數(shù)據(jù)和前一時(shí)刻速度數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前預(yù)測速度的影響,利用長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的記憶功能,使預(yù)測結(jié)果達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】:內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U491;P228.4
【圖文】:

地圖,汽車,主要制約因素,新交


第一章 緒論景及意義,每個(gè)城市的繁榮和衰落都與交通密切相關(guān),交通是區(qū)域市的發(fā)展具有決定性的作用!耙敫唬刃蘼贰,交通對(duì)而且與人們的日常生活和出行息息相關(guān)。現(xiàn)如今,交通規(guī)中至關(guān)重要的部分。然而隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活水平了汽車。特別是隨著“汽車進(jìn)入家庭”為標(biāo)志的新交通時(shí)代眾多城市進(jìn)一步發(fā)展的主要制約因素之一,現(xiàn)有的交通設(shè)者的交通需求[1]。于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的階段,大部分大中型城市都面臨交通擁地圖聯(lián)合交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院、阿里云發(fā)布的《2017 年告》,以擁堵延時(shí)指數(shù)為指標(biāo)作出我國百城交通狀況圖如

流程圖,技術(shù)路線,流程圖,內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)


內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文VR 預(yù)測模型所得結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。與展望。對(duì)論文的主要研究內(nèi)容和成果進(jìn)行了羅列,并不足。路線如圖 1-2 所示,該系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、交通部分。

流程圖,數(shù)據(jù)預(yù)處理,流程圖


第二章 公交 GPS 數(shù)據(jù)預(yù)處理第二章 公交 GPS 數(shù)據(jù)預(yù)處理保 GPS 數(shù)據(jù)的質(zhì)量是對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測的前提和基礎(chǔ)[21]。公交 數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)多樣性和數(shù)據(jù)真實(shí)性等特性,在采集過數(shù)據(jù)噪聲、數(shù)據(jù)遺漏等狀況。因此,在對(duì)交通狀態(tài)預(yù)測判別時(shí),需要先通過 GPS 數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到合理的研究數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如圖 2-

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2776162

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