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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展,城市規(guī)模不斷擴(kuò)大,城市交通面臨著巨大的壓力。通過智能交通系統(tǒng)建設(shè),提高交通管理與服務(wù)的信息化水平和決策支持能力,是減少交通事故,解決交通擁堵,促進(jìn)城市環(huán)保,提高人民生活質(zhì)量的根本途徑??v觀國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)的建設(shè)情況,道路、信號燈、攝像頭等交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善,傳感、無線通信、智能終端、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)得到綜合利用,交通信息平臺中積累了越來越多的交通數(shù)據(jù),交通實(shí)時(shí)監(jiān)控、定位導(dǎo)航、城市應(yīng)急管理等新型應(yīng)用不斷
2、涌現(xiàn)。智能交通產(chǎn)業(yè)迎來了極大的發(fā)展機(jī)遇,并且在較長一段時(shí)間內(nèi)都將繼續(xù)呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢。
對具有時(shí)空特征的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,可獲取豐富的、有價(jià)值的知識,如時(shí)空分布、時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)空變化趨勢等,這些知識能夠?yàn)榻煌ㄕ{(diào)度、路徑規(guī)劃、目標(biāo)跟蹤等提供決策支持。本文面向動態(tài)交通流和交通路網(wǎng)擁堵狀態(tài)分析需求,分析時(shí)空數(shù)據(jù)組織和管理策略,并基于運(yùn)動軌跡、交通流量、道路擁堵狀態(tài)等不同數(shù)據(jù)元素研究時(shí)空相似性、時(shí)空相關(guān)性和時(shí)空關(guān)聯(lián)性的度量和表
3、達(dá)方法,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行時(shí)空聚類、時(shí)空預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等操作,并應(yīng)用于交通熱點(diǎn)、路網(wǎng)擁堵趨勢、短時(shí)交通流量預(yù)測、異常軌跡檢測等分析。
本文面向動態(tài)交通數(shù)據(jù)分析需求,主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:
(1)研究多粒度動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)組織與管理策略,適應(yīng)不同用戶興趣、不同時(shí)空范圍的動態(tài)交通數(shù)據(jù)分析需求。(第2章)
基于“多粒度動態(tài)交通數(shù)據(jù)集成管理”的核心思想,突破傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫管理動態(tài)交通信息的瓶頸,
4、解決交通數(shù)據(jù)在多時(shí)空粒度下統(tǒng)一組織與有效管理的難題,在減少數(shù)據(jù)冗余的同時(shí),支持多時(shí)空粒度的數(shù)據(jù)訪問和分級存儲,增強(qiáng)系統(tǒng)普適性。同時(shí),引入流數(shù)據(jù)管理技術(shù),在提供空間分析的同時(shí),支持靜態(tài)數(shù)據(jù)查詢、連續(xù)查詢和混合查詢,提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析能力。
(2)以位置序列(軌跡)為數(shù)據(jù)元素,綜合考慮軌跡的時(shí)空特征和語義,研究時(shí)空相似性分析方法,并與軌跡聚類相結(jié)合,分析用戶移動模式及其時(shí)空分布狀態(tài)。(第3章)
該方法首先依據(jù)路網(wǎng)約束,利用
5、道路交叉點(diǎn)、停留點(diǎn)等語義提取軌跡特征點(diǎn)并進(jìn)行軌跡劃分,從而大大減小后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量。之后,分別計(jì)算軌跡間的時(shí)間相似度和空間相似度并進(jìn)行歸一化操作,以此計(jì)算軌跡間的時(shí)空距離,并進(jìn)行軌跡聚類。試驗(yàn)表明,聚類所得的軌跡簇能夠直觀、準(zhǔn)確地反映用戶運(yùn)動模式、熱點(diǎn)路徑等信息。
(3)以流量序列為數(shù)據(jù)元素,綜合考慮序列間的時(shí)空特征和語義,研究時(shí)空相關(guān)性分析方法,并結(jié)合預(yù)測模型預(yù)測區(qū)域內(nèi)的短時(shí)交通流量。(第4章)
交通流量序列的產(chǎn)生
6、與路網(wǎng)的空間可達(dá)性密切相關(guān),而且空間相關(guān)的道路之間其流量序列必然存在著時(shí)間差異關(guān)系。為此,引入了空間權(quán)重矩陣與時(shí)間延遲以表達(dá)各流量序列間的時(shí)空相關(guān)性,并以時(shí)空相關(guān)系數(shù)為依據(jù),快速選取與預(yù)測點(diǎn)相關(guān)的預(yù)測因子,最后采用支持向量機(jī)進(jìn)行短時(shí)交通流量預(yù)測。試驗(yàn)表明,該方法具有較高的短時(shí)交通流量預(yù)測精度。
(4)以擁堵狀態(tài)為數(shù)據(jù)元素,綜合擁堵狀態(tài)間的時(shí)空特征和語義,研究時(shí)空關(guān)聯(lián)性分析和表達(dá)方法,并結(jié)合時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析交通擁堵的趨勢和成
7、因。(第5章)
同時(shí)考慮時(shí)間和空間約束,能夠在分析過程中及時(shí)過濾時(shí)空不相關(guān)的數(shù)據(jù),提高時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的獲取效率。基于這一思路,在頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生過程中同時(shí)分析數(shù)據(jù)的時(shí)間有效性和空間關(guān)聯(lián)性,首先對時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間段劃分和空間關(guān)聯(lián)性分析并形成事務(wù)表,然后對空間關(guān)聯(lián)的項(xiàng)集進(jìn)行連接并產(chǎn)生時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則。實(shí)驗(yàn)表明,該方法具有較高的處理性能,可以利用路段間擁堵狀態(tài)的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行交通擁堵趨勢分析與預(yù)測。
(5)以實(shí)時(shí)運(yùn)動軌跡和預(yù)定義
8、路線為數(shù)據(jù)元素,研究動態(tài)時(shí)空序列距離計(jì)算方法,并應(yīng)用于異常軌跡實(shí)時(shí)檢測。(第6章)
在公共交通、物流運(yùn)輸?shù)葢?yīng)用領(lǐng)域,移動對象的運(yùn)動軌跡受路網(wǎng)約束且大多被預(yù)先設(shè)定,偏離預(yù)先設(shè)定的正常軌跡可能預(yù)示著某種異常。異常軌跡實(shí)時(shí)檢測方法在事先設(shè)定的檢測時(shí)間內(nèi),采用流數(shù)據(jù)連續(xù)查詢模式獲取用戶的實(shí)際軌跡,并動態(tài)調(diào)整參與計(jì)算的正常軌跡段,最后利用改進(jìn)的有向Hausdorff距離反映實(shí)際軌跡的偏離程度。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠及時(shí)有效地檢測異常。
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