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《桂林电子科技大学》 2019年
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基于轨迹大数据的交通拥堵分析研究

李双富  
【摘要】:随着社会经济的快速发展,城市车辆急剧增多,交通压力也越来越大。目前现有的交通承载力和运营能力已无法满足人们对于稀缺的土地资源和交通资源不断膨胀的需要,从而带来了严重的城市病,各大城市都呈现出不同程度上的拥堵。交通拥堵不仅会阻碍人们的出行,加剧社会矛盾,而且还将引发城市空气污染,进而引发一系列的生态问题。交通拥挤也导致了事故的增多,事故增多又加剧了拥挤,并且全国每年由于交通拥堵造成的经济损失十分巨大。如何解决城市交通问题成为现代智慧城市研究的重点。在物联网、信息技术和定位技术高速发展的背景下,轨迹数据无时无刻不在高速增长。如何从这些轨迹数据中挖掘和获取出有用的信息,寻找区域路段热点,发现城市交通拥堵原因,缓解日益繁重的交通压力成为智慧城市发展中亟待解决的问题。本文通过研究交通轨迹数据的特性,改进聚类算法,研究轨迹数据聚类算法以及对拥堵点计算方法的构建,实现对城市交通拥堵点的发现,本文主要工作包括:(1)提出基于网格质心的数据集合聚类簇数发现算法,可以有效的发现一个数据集合的类簇数。针对目前K-means聚类算法(包含K-means改进算法)在聚类算法开始前需要确定聚类簇个数以及随机选取初始中心点的缺点,通过该方法可以有效的确定数据集聚类簇的个数。同时与现有的方法相比,该方法在时间效率上也得到了极大提高。同时,也为K-means选取初始点提供了一个高效的方法。(2)提出了一种基于网格的K-means并行聚类算法。与目前现有的K-means聚类算法以及大部分基于K-means的改进算法相比,该算法在保证精度误差的基础上,算法的执行效率得到了显著提高。(3)通过对城市路网以及轨迹数据分析研究,提出了一种基于网格密度的城市路网轨迹聚类算法。该算法能够聚类得到整个城市的路网结构,同时将车辆轨迹密度进行分区,从而发现城市交通热门区域。并且再此基础上提出了一种新的城市交通拥堵发现方法。与大部分交通拥堵发现方法不同,该方法不再局限于发现拥堵区域,并且能够发现城市交通拥堵发生源所在地理位置。同时针对交通信号灯路口以及十字交叉路口等特殊的交通路况模型,给出了一种交通信号灯路口的拥堵识别方法。
【学位授予单位】:桂林电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP311.13;U491.265

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