基于出租車GPS數據的城市交通擁堵識別和關聯(lián)性分析.pdf

1、準確識別城市交通擁堵狀況和分析城市交通擁堵關聯(lián)性，能夠精確感知城市道路的擁堵情況和確定交通擁堵的產生規(guī)律，不僅為公眾出行提供參考，同時也為交通管理部門采取交通誘導或者交通管制措施提供依據。已有的交通擁堵研究主要是基于定點式交通檢測設備，通過獲取小范圍的速度、密度、交通量、車輛延誤等參數進行擁堵識別，缺乏對城市全局路網范圍內的擁堵狀況分析，未能在擁堵形成之前有效預警甚至避免交通擁堵。為此，本文對城市宏觀交通擁堵情況進行研究，提出城市路網范

2、圍內交通擁堵的識別方法，實現(xiàn)對已發(fā)生擁堵事件的快速識別，同時對擁堵事件的時空關聯(lián)特性進行分析。
　　本文的研究內容如下：首先，識別城市交通擁堵狀況需要科學、有效的指標及其標準，為此，本文在總結前人研究的基礎上，采用平均速度作為交通擁堵識別指標，并且給出該指標的計算過程，通過模糊C均值聚類確定不同交通運行水平下該指標的閾值范圍。其次，本文結合城市交通路網和出租車行駛的時空特性，提出基于時空約束的Apriori算法，用于分析城市交通擁

3、堵關聯(lián)性。最后，通過預處理出租車GPS數據、軌跡化處理、劃分路網和時段、拆分軌跡、計算軌跡速度并且計算每天各時段每個網格的平均速度，識別出了哈爾濱市2014年1月每天各個時段的交通擁堵區(qū)域，分析了工作日期間、非工作日期間哈爾濱市的交通擁堵狀況，并且通過交通擁堵重疊率得到工作日期間與非工作日期間的整體交通擁堵差異狀況。同時，應用本文提出的時空約束Apriori算法挖掘哈爾濱市2014年1月交通擁堵頻繁項集，并且提取交通擁堵關聯(lián)規(guī)則，分析出