隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步,機(jī)動(dòng)車輛成為公眾出行最主要的交通工具之一。但是城市內(nèi)的道路設(shè)施卻因?yàn)榭臻g資源的有限而無(wú)法滿足機(jī)動(dòng)車的高速增長(zhǎng),使得交通擁堵成為一個(gè)世界性的普遍現(xiàn)象和社會(huì)問(wèn)題,而智能交通系統(tǒng)（ITS）是解決交通擁堵問(wèn)題的最有效方式。出租車是道路交通流中的代表性車輛,隨著GPS定位精度的提高和設(shè)備的普及,通過(guò)數(shù)量多、密度大、覆蓋范圍廣的出租車GPS軌跡獲取實(shí)時(shí)路況信息,成為智能交通系統(tǒng)的研究中一個(gè)重要而有效的方式。本文以此為背景,主要研究了以出租車GPS軌跡為數(shù)據(jù)源進(jìn)行道路交通狀態(tài)獲取的實(shí)時(shí)路況發(fā)布系統(tǒng)。論文首先介紹了相關(guān)的研究背景和目前已有的GPS浮動(dòng)車系統(tǒng),以及國(guó)內(nèi)外以浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)為研究對(duì)象的交通參數(shù)估計(jì)算法的研究現(xiàn)狀。然后介紹了論文的研究區(qū)域和數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),主要包括地圖數(shù)據(jù)和浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)。對(duì)影響GPS數(shù)據(jù)質(zhì)量的冗余數(shù)據(jù)、無(wú)效數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)等進(jìn)行了特征分析,通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理清除了這些干擾數(shù)據(jù)。本文重點(diǎn)研究了現(xiàn)有的地圖匹配的種類和方法,提出了一種簡(jiǎn)化的地圖匹配方法提高了匹配效率。即先將地圖數(shù)據(jù)的坐標(biāo)統(tǒng)一到GPS數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系中,通過(guò)矢量法計(jì)算出點(diǎn)到線的最短距離,確定G... 

【文章來(lái)源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１研究區(qū)域??２丄２出租車ＧＰＳ數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)??

原始的出租車�。榆壽E數(shù)據(jù)在??影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的干擾數(shù)據(jù)：一是冗余數(shù)據(jù)，??重復(fù)出現(xiàn)。二是無(wú)效數(shù)據(jù)，即同一車輛，??出現(xiàn)多次。Ｈ是噪聲數(shù)據(jù)，即由于設(shè)備或??異于其他記錄的速度值，形成偏離期望??車的運(yùn)營(yíng)特性造成的，車輛在停車上、??道路交通狀態(tài)ｐｓｉ。??ＧＰＳ數(shù)據(jù)的質(zhì)量，預(yù)處理的原理是檢測(cè)??時(shí)交通狀態(tài)的計(jì)算結(jié)果的影響。??

在上述算法中，ａｖｅｒａｇｅ和ｖａｒｉａｎｃｅ是一組速度值的平均值與方差，最后的??循環(huán)是將速度值大于Ｕ＋ａ的值排除，此時(shí)ａ?＞９０％。??根據(jù)上描述，數(shù)據(jù)預(yù)處理的全部流程主要如圖２－４所示：??＇、月??１－ａ?ａ??圖２－?３噪聲數(shù)據(jù)處理原理圖??讀�。乔捎浘郏�???Ｗ??否?＾??Ｖ????一一?一＊??存入數(shù)據(jù)庫(kù)???＾?１?排除無(wú)效數(shù)據(jù)??若存在車牌、位置相同、時(shí)間連續(xù)甘??大于５分鐘的記錄，更新數(shù)據(jù)庫(kù)，將這??些記錄的ｔｉｍｅｓｌｉｃｅ字段値設(shè)為０??個(gè)時(shí)間片為計(jì)弊單化計(jì)算各記衆(zhòng)的平??均值和方差，置信水平設(shè)為０．９，將速度值離?排除噪聲數(shù)據(jù)??于置信水平的的記衆(zhòng)的ｔｉｍｅｓｌｉｃｅ字段值巧為０?Ｉ??圖２－４數(shù)據(jù)預(yù)處理流程??３地圖匹配與交通參數(shù)估計(jì)??在第一章的文獻(xiàn)綜述部分，我們介紹了地圖匹配與交通參數(shù)估計(jì)的定義和簡(jiǎn)??要發(fā)展。這一章節(jié)將更加詳細(xì)的介紹地圖匹配的原理、方法分類及常用算法。然??后結(jié)合現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的情況，在己有方法的基礎(chǔ)上，提出了一種簡(jiǎn)化而高效的地圖匹??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的智能交通運(yùn)輸平臺(tái)的研究[D]. 韓歡.成都理工大學(xué) 2014
[2]基于模糊綜合評(píng)判的城際道路擁堵狀態(tài)識(shí)別方法研究[D]. 朱丹丹.中南大學(xué) 2013
[3]基于簡(jiǎn)化路網(wǎng)模型的城市路況預(yù)測(cè)與監(jiān)控技術(shù)研究[D]. 劉琳.重慶大學(xué) 2013
[4]基于GPS浮動(dòng)車獲取道路實(shí)時(shí)車速的方法研究[D]. 張建華.昆明理工大學(xué) 2013
[5]基于GPS數(shù)據(jù)的道路交通狀態(tài)判別方法研究[D]. 姜東.長(zhǎng)安大學(xué) 2011
[6]基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的物流配送路況預(yù)測(cè)研究[D]. 鄺朝劍.華南理工大學(xué) 2011
[7]基于GPS浮動(dòng)車技術(shù)的大規(guī)模全覆蓋城市道路交通狀態(tài)獲取方法研究[D]. 賈獻(xiàn)博.北京交通大學(xué) 2010
[8]基于GPS浮動(dòng)車的城市道路交通事件檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 顏安.長(zhǎng)安大學(xué) 2010
[9]基于FCD技術(shù)的道路交通信息采集與交通動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)[D]. 葉加圣.合肥工業(yè)大學(xué) 2009
[10]基于浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的行車速度預(yù)測(cè)模型研究[D]. 龔珊.北京交通大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3608626