城市中规律出行的私家车行驶特征分析方法研究
发布时间：2022-04-26 22:52
随着我国工业化和城市化进程的持续加速,城市机动车保有量迅猛增长,已成为影响和制约我国城市交通系统良性发展的关键因素。其高保有量一方面给交通运输、安全行驶和环境保护等带来巨大压力,另一方面,随着信息处理、数据挖掘等技术的发展,也为动态交通轨迹数据的采集、分析、处理以及相关产业的发展带来了机遇。如何准确采集与获取私家车轨迹相关信息、包括车辆位置和行驶状态等、分析及挖掘其特有的轨迹特征和移动模式,能为探索车流动态变化趋势及交通流演变规律提供新的途径,是城市智能交通系统和车联网等应用的重要研究议题。因此获取私家车轨迹数据并进行行为特征研究具有很重要的意义。本文主要是以城市私家车的出行轨迹为研究对象,基于聚类的方法对其进行行驶特征分析,以帮助人们理解私家车出行规律及其出行行为对城市交通流的影响。本文主要工作如下:本文选取深圳市部分私家车的历史轨迹信息进行分析,选取有价值的数据属性。为了减小存储空间、提高算法分析与实验的准确性,对获取的车辆轨迹原始数据进行预处理。首先根据时间阈值和距离阈值检测轨迹点中的漂移GPS数据,将无效或冗余的数据去除,然后使用卡尔曼滤波对轨迹进行校准,最后对比了校准前后数据...
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 移动轨迹数据的分类
1.2.2 轨迹处理的方法
1.2.3 轨迹数据特征分析方法的分类
1.3 本文研究内容
1.4 论文构成
第2章 相关研究
2.1 聚类分析的基本方法
2.1.1 基于分区的聚类算法
2.1.2 基于分层的聚类算法
2.1.3 基于密度的聚类算法
2.1.4 基于网格的聚类算法
2.1.5 现有聚类算法比较
2.2 车辆轨迹分析的应用
2.2.1 路径规划
2.2.2 位置/目的地预测
2.2.3 移动行为分析
2.2.4 群组行为分析
2.2.5 城市服务
2.3 本章小结
第3章 基于几何和卡尔曼滤波的轨迹数据处理
3.1 引言
3.2 城市私家车轨迹的获取
3.3 数据介绍
3.4 数据处理
3.4.1 无效、冗余数据去除
3.4.2 基于几何的漂移数据检测
3.4.3 基于卡尔曼滤波的轨迹校准
3.5 本章小结
第4章 基于TAD算法的城市中规律出行私家车的行驶特征分析
4.1 引言
4.2 TAD算法的主要思想
4.3 TAD算法的详细设计
4.3.1 动态邻域半径
4.3.2 轨迹聚类
4.3.3 理解出行规律
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
第5章 车辆规律出行检测原型系统设计用户实现
5.1 引言
5.2 相关技术
5.2.1 Python
5.2.2 JavaScript
5.2.3 Tornado框架
5.2.4 jQuery框架
5.3 系统设计
5.4 系统实现
5.5 本章小结
结论
参考文献
附录A 攻读学位期间所取得的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据聚类算法研究[J]. 郭雯雯,邵全义. 无线互联科技. 2018(04)
[2]我国私家车拥有量发展趋势研究——以改革开放后近二十年为例[J]. 王鹏橙. 科技风. 2018(03)
[3]基于出租车轨迹数据的城市热点出行区域挖掘[J]. 郑林江,赵欣,蒋朝辉,邓建国,夏冬,刘卫宁. 计算机应用与软件. 2018(01)
[4]基于出租车轨迹数据的最优路径规划方法[J]. 戚欣,梁伟涛,马勇. 计算机应用. 2017(07)
[5]时空轨迹分类研究进展[J]. 赵竹珺,吉根林. 地球信息科学学报. 2017(03)
[6]Hadoop支持下海量出租车轨迹数据预处理技术研究[J]. 吕江波,张永忠. 城市勘测. 2016(03)
[7]以数据为中心的智慧城市研究综述[J]. 王静远,李超,熊璋,单志广. 计算机研究与发展. 2014(02)
硕士论文
[1]深圳市交通拥堵问题的对策研究[D]. 刘颖南.南京大学 2014
[2]基于实时信息的公交乘客出行路径搜索算法研究[D]. 张春辉.北京交通大学 2013
[3]基于浮动车数据的城市居民出行行为规律研究[D]. 张朋东.中南大学 2012
[4]基于手机定位数据的城市道路交通状态探测[D]. 陈震霆.昆明理工大学 2012
本文编号：3648881
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 移动轨迹数据的分类
1.2.2 轨迹处理的方法
1.2.3 轨迹数据特征分析方法的分类
1.3 本文研究内容
1.4 论文构成
第2章 相关研究
2.1 聚类分析的基本方法
2.1.1 基于分区的聚类算法
2.1.2 基于分层的聚类算法
2.1.3 基于密度的聚类算法
2.1.4 基于网格的聚类算法
2.1.5 现有聚类算法比较
2.2 车辆轨迹分析的应用
2.2.1 路径规划
2.2.2 位置/目的地预测
2.2.3 移动行为分析
2.2.4 群组行为分析
2.2.5 城市服务
2.3 本章小结
第3章 基于几何和卡尔曼滤波的轨迹数据处理
3.1 引言
3.2 城市私家车轨迹的获取
3.3 数据介绍
3.4 数据处理
3.4.1 无效、冗余数据去除
3.4.2 基于几何的漂移数据检测
3.4.3 基于卡尔曼滤波的轨迹校准
3.5 本章小结
第4章 基于TAD算法的城市中规律出行私家车的行驶特征分析
4.1 引言
4.2 TAD算法的主要思想
4.3 TAD算法的详细设计
4.3.1 动态邻域半径
4.3.2 轨迹聚类
4.3.3 理解出行规律
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
第5章 车辆规律出行检测原型系统设计用户实现
5.1 引言
5.2 相关技术
5.2.1 Python
5.2.2 JavaScript
5.2.3 Tornado框架
5.2.4 jQuery框架
5.3 系统设计
5.4 系统实现
5.5 本章小结
结论
参考文献
附录A 攻读学位期间所取得的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据聚类算法研究[J]. 郭雯雯,邵全义. 无线互联科技. 2018(04)
[2]我国私家车拥有量发展趋势研究——以改革开放后近二十年为例[J]. 王鹏橙. 科技风. 2018(03)
[3]基于出租车轨迹数据的城市热点出行区域挖掘[J]. 郑林江,赵欣,蒋朝辉,邓建国,夏冬,刘卫宁. 计算机应用与软件. 2018(01)
[4]基于出租车轨迹数据的最优路径规划方法[J]. 戚欣,梁伟涛,马勇. 计算机应用. 2017(07)
[5]时空轨迹分类研究进展[J]. 赵竹珺,吉根林. 地球信息科学学报. 2017(03)
[6]Hadoop支持下海量出租车轨迹数据预处理技术研究[J]. 吕江波,张永忠. 城市勘测. 2016(03)
[7]以数据为中心的智慧城市研究综述[J]. 王静远,李超,熊璋,单志广. 计算机研究与发展. 2014(02)
硕士论文
[1]深圳市交通拥堵问题的对策研究[D]. 刘颖南.南京大学 2014
[2]基于实时信息的公交乘客出行路径搜索算法研究[D]. 张春辉.北京交通大学 2013
[3]基于浮动车数据的城市居民出行行为规律研究[D]. 张朋东.中南大学 2012
[4]基于手机定位数据的城市道路交通状态探测[D]. 陈震霆.昆明理工大学 2012
本文编号：3648881
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