基于浮動車GSP數(shù)據(jù)的城市路況判別與短時預測.pdf

1、隨著全球行業(yè)飛速發(fā)展，機動車保有量逐年增加，使得交通擁堵問題越來越嚴重。為了緩解交通擁堵問題，旨在為出行者提供精準實時路況信息，大量的研究集中于交通路況判別和短時預測。GPS技術的快速發(fā)展使得浮動車GPS位置的獲取成本降低，并且有較高精確度。因此，基于浮動車GPS信息的路況判別和短時預測是很好的研究和應用方向。本文基于浮動車GPS定位，估計路段平均速度，根據(jù)路況等級劃分標準，將實時路況判別和預測信息提供給出行者。
　　本文的研究包

2、括GPS數(shù)據(jù)的獲取以及預處理方法，單車估計，路段平均速度的估計，交通擁堵自動判別算法的提出，并且根據(jù)實例結果證明算法的有效性和路段劃分的必要性，以及根據(jù)粒子群算法的特點改進小波神經(jīng)網(wǎng)絡，將其用于短時交通預測，通過實驗結果對比說明基于粒子群算法改進小波神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)于普通的小波神經(jīng)網(wǎng)絡。
　　本文充分結合浮動車的行駛特點，提出城市道路路況的交通擁堵自動判別算法和基于粒子群算法改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，它的提出大大增加了通過浮動車數(shù)據(jù)進行路況速