基于浮動(dòng)車GSP數(shù)據(jù)的城市路況判別與短時(shí)預(yù)測(cè).pdf

1、隨著全球行業(yè)飛速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車保有量逐年增加，使得交通擁堵問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。為了緩解交通擁堵問(wèn)題，旨在為出行者提供精準(zhǔn)實(shí)時(shí)路況信息，大量的研究集中于交通路況判別和短時(shí)預(yù)測(cè)。GPS技術(shù)的快速發(fā)展使得浮動(dòng)車GPS位置的獲取成本降低，并且有較高精確度。因此，基于浮動(dòng)車GPS信息的路況判別和短時(shí)預(yù)測(cè)是很好的研究和應(yīng)用方向。本文基于浮動(dòng)車GPS定位，估計(jì)路段平均速度，根據(jù)路況等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將實(shí)時(shí)路況判別和預(yù)測(cè)信息提供給出行者。
　　本文的研究包

2、括GPS數(shù)據(jù)的獲取以及預(yù)處理方法，單車估計(jì)，路段平均速度的估計(jì)，交通擁堵自動(dòng)判別算法的提出，并且根據(jù)實(shí)例結(jié)果證明算法的有效性和路段劃分的必要性，以及根據(jù)粒子群算法的特點(diǎn)改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其用于短時(shí)交通預(yù)測(cè)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比說(shuō)明基于粒子群算法改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于普通的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　本文充分結(jié)合浮動(dòng)車的行駛特點(diǎn)，提出城市道路路況的交通擁堵自動(dòng)判別算法和基于粒子群算法改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的提出大大增加了通過(guò)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)進(jìn)行路況速