利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析交通問題.pdf

1、隨著社會的發(fā)展、科學技術(shù)的更新，為了交通管理的便利，出租車上幾乎都安裝了衛(wèi)星定位系統(tǒng)，簡稱GPS，每輛出租車終端都能夠每隔一分鐘向出租車管理中心發(fā)送一系列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包括該出租車的車牌信息、信息采集時間點、出租車狀態(tài)(也即有無載客)、經(jīng)度、緯度、速度、即時行駛方向等信息?，F(xiàn)有http：//www.adamsw.com網(wǎng)頁上給出的深圳市出租車的GPS數(shù)據(jù)，利用Matlab軟件對原始數(shù)據(jù)進行預處理后，本文解決了如下問題：1.根據(jù)出租車載客的

2、起點與終點(也即ordinary&destination points，簡稱為O點和D點)，結(jié)合深圳市地圖，將深圳市劃分為6個交通小區(qū)。具體做法是，本文先用Matlab軟件固有的clusterdata函數(shù)進行聚類，做出了一個不算很好的結(jié)果，繼而選取模糊聚類法，得出一個較好的劃分方式，但為了驗證該方法的有效性，問題一最后再選取k-means聚類算法進行了計算。由于該算法對初始聚類中心非常敏感，本文設(shè)計了一種新的計算初始聚類中心的算法，恰當

3、的將深圳市劃分為了6個交通小區(qū)，并將全部樣本點分別納入其中某一個交通小區(qū)，再依據(jù)結(jié)果，利用最小離差平方和原則，在各交通小區(qū)內(nèi)分別選取一點，用其經(jīng)緯數(shù)值作為對應的交通小區(qū)的坐標。經(jīng)過對比，可以發(fā)現(xiàn)，用模糊聚類和k-means算法得出的結(jié)果是大體一致的。2.在已劃分的交通小區(qū)的基礎(chǔ)之上，對某時段內(nèi)出租車載客出行的起點和終點做其所在小區(qū)的空間分布矩陣，稱為OD時空分布矩陣，該矩陣中的元素odij是某時段內(nèi)第i個小區(qū)到第j個小區(qū)的出行總量，它反

4、映了居民出行空間的流動規(guī)律以及城市交通的主要流向。本文根據(jù)交通小區(qū)的劃分和出租車的GPS數(shù)據(jù)，利用Matlab編程求出載客出租車的OD空間分布矩陣，并用三維直方圖直觀地表現(xiàn)出來，結(jié)合實際和對應的圖形分析了該矩陣的實際意義；3.根據(jù)出租車載客后的行駛數(shù)據(jù)，本文分析了出租車在不同的時間段上的速度，給定閾值8km/h(也即速度低于8km/h的路段被認為是出現(xiàn)交通擁塞)，便可以篩選出發(fā)生交通擁堵的路段、以及某路口發(fā)生擁堵的時段，為交通部門更快更