基于GPS-GIS的浮動車技術在城市路網(wǎng)分析與評價中的相關方法及應用研究.pdf

1、浮動車技術是交通工程領域用于數(shù)據(jù)采集的傳統(tǒng)方法，由于其自身的種種缺陷，實踐中應用并不廣泛。本文運用GPS/GIS技術改進傳統(tǒng)的浮動車法，實現(xiàn)了浮動車數(shù)據(jù)采集自動化，并將數(shù)據(jù)應用于城市路網(wǎng)的分析與評價。在研究過程中，結合了浮動車在北京市采集的實際數(shù)據(jù)，對算法的驗證構建在真實數(shù)據(jù)基礎上。主要的研究內(nèi)容如下： 1.構建了基于關鍵點的快速線線地圖匹配算法。提出了適合運行在計算能力不強的車載終端的數(shù)據(jù)規(guī)約算法。實際運用表明，在設定的誤差范

2、圍內(nèi)，可以將數(shù)據(jù)傳輸量降低90％，為未來城市構建基于無線通訊的大規(guī)模浮動車數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供了一種可行方法；以該數(shù)據(jù)規(guī)約算法所提取的關鍵點為基礎，構建了快速線線地圖匹配算法，實際運用效果表明，與普通的點到線匹配算法相比，算法具有良好的匹配速度和準確性。 2.研究了部分微觀與宏觀交通參數(shù)的估算方法。由于浮動車的樣本量對估算效果有顯著影響，首先探討了浮動車樣本量對數(shù)據(jù)置信水平的影響機制；提出了路段旅行時間、延誤、隊長、浮動車市場占有率

3、的估算方法，并探討了相應的減少誤差的優(yōu)化估計方法，浮動車檢測到的上述交通參數(shù)具有很高的實用價值。 3.采用數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的方法，分析浮動車的歷史數(shù)據(jù)，進而獲取對交通規(guī)劃與管理決策有價值的知識或模式。提出了KDD-T的理念，并分析了其在路網(wǎng)分析中的應用范圍。構建了OD相關的路網(wǎng)旅行時間分析模型，模型采用了神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機的方法，能夠分析理想系統(tǒng)與現(xiàn)實系統(tǒng)的OD與路網(wǎng)旅行時間的關系。 4.提出了基于先驗知識的支持向量