基于RTMS數據的區(qū)域機動車積累量分析和可視化.pdf

1、隨著機動車數量的飛速增加，城市交通問題日益凸顯，對人們的日常生活產生了巨大的影響。據統(tǒng)計，我國機動車保有量在2016年上半年已達到2.58億，大量的機動車數量帶來了嚴重的城市擁堵和停車困難等交通問題。為了解決交通問題，各個國家大力發(fā)展智能交通系統(tǒng)，通過實時監(jiān)測交通系統(tǒng)，采集交通數據來分析、研究并制定交通措施。各國學者也利用采集的交通數據對交通系統(tǒng)展開了廣泛的研究。但是，現有的研究主要關注于路網本身，對路段的運行狀態(tài)進行研究。對于路段外，

2、即停車問題的研究則較少。并且，已有的關于停車問題的研究也受到停車數據的限制，無法對沒有數據的情況進行研究。而區(qū)域內的機動車積累量包含了路網中運行和區(qū)域中?？康膬刹糠謾C動車數量，涵蓋了更加全面的交通信息。通過機動車積累量，我們既可以分析路網的運行狀態(tài)，也可以推斷區(qū)域的停車需求。因此，本文使用區(qū)域的機動車積累量進行研究。使用杭州市路段微波流量數據，提出并實現了基于微波數據的機動車積累量估計方法，并基于估計的機動車積累量對區(qū)域的交通狀態(tài)進行分

3、析，推算區(qū)域的停車需求。同時，也搭建了基于WEB端的可視化平臺，對本文的交通數據和計算結果進行展示。
　　首先，針對交通流量數據量大，傳統(tǒng)工具效率低的問題，本文使用Spark分布式計算平臺對流量數據進行預處理，極大地提高了處理效率。其次，通過對微波流量數據的分析，提出灰色模型和歷史均值的加權方法來解決流量數據中記錄缺失的問題，并使用實際微波數據與其他方法對比說明方法的性能。
　　然后，根據路網數據對城市進行區(qū)域劃分。針對區(qū)域

4、機動車積累量的估計問題，提出利用進出區(qū)域的路段流量數據進行有向累加的基本方法來估計初步的機動車積累量結果。并進一步改進，提出基于區(qū)域劃分的偏差分配補全方法來解決基本方法存在偏差的問題。并利用實際杭州市微波數據進行實例機動車積累量的估算，以此推斷區(qū)域的停車需求，并對比實際真值驗證本文方法的效果。
　　最后，本文設計了可視化的方案并搭建了基于WEB端的可視化平臺實現了交通數據的展示、分析功能。通過可視化平臺來直觀展示本文的微波數據，呈