采用低頻采樣浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的城市路段行程時(shí)間估計(jì)與預(yù)測(cè).pdf

1、城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是緩解交通擁堵的重要方法。準(zhǔn)確、有效、實(shí)時(shí)的獲取、處理及發(fā)布交通狀況信息是交通誘導(dǎo)系統(tǒng)正常工作的基礎(chǔ)和保障。本論文依托浙江省科技廳重大專項(xiàng)課題“城市智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”，采用低頻采樣浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)對(duì)城市路段行程時(shí)間估計(jì)與預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究。
　　 針對(duì)GPS浮動(dòng)車(chē)地圖匹配的特殊性，提出了一種浮動(dòng)車(chē)智能地圖匹配及軌跡跟蹤算法。該算法綜合考慮了GPS數(shù)據(jù)誤差、路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、道路寬

2、度、浮動(dòng)車(chē)行駛方向及車(chē)輛數(shù)據(jù)連續(xù)性等因素，可對(duì)車(chē)輛進(jìn)行精確定位及軌跡跟蹤。由于該算法可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分批處理，大大提高了數(shù)據(jù)處理效率。
　　 在地圖匹配及路徑跟蹤的基礎(chǔ)上，針對(duì)我國(guó)城市混合式交通及浮動(dòng)車(chē)采樣頻率低的特點(diǎn)，提出了一種低頻采樣下的城市路段行程時(shí)間估計(jì)方法。首先綜合考慮了交叉口的影響因素，提出了改進(jìn)的端點(diǎn)時(shí)差法計(jì)算單車(chē)路段行程時(shí)間估計(jì)，提高了路段平均行程時(shí)間估計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源的正確性。然后在此基礎(chǔ)上，結(jié)合交通流的周相似特性及出租

3、車(chē)的特殊交通行為，利用模糊C均值聚類(lèi)對(duì)路段平均行程時(shí)間進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)，建立了路段行程時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)，為行程時(shí)間預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)支持。
　　 針對(duì)交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測(cè)中存在的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性難以兼顧的問(wèn)題，提出了一種結(jié)合路段時(shí)空性的支持向量機(jī)路段行程時(shí)間短時(shí)預(yù)測(cè)模型。傳統(tǒng)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型往往僅對(duì)目標(biāo)路段的時(shí)間序列進(jìn)行分析，而不考慮路網(wǎng)的時(shí)空性影響。論文利用所建立的路段行程時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)引入鄰接路段行程時(shí)間數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行改造，獲得了實(shí)時(shí)性