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精细车辆轨迹中包含连续的时间戳、位置,以及速度等信息。通过对车辆轨迹数据进行量化表达与挖掘分析,可以实现对车辆行为模式的分类。现有研究大多关注对位置的聚类,很少对车速、加速度等特征进行研究分析,而车速等是反映驾驶行为模式的重要特征。为了将轨迹多维信息纳入分析框架,研究了基于位置与速度特征的车辆轨迹行为模式分类方法。为克服现有行为模式分类方法的维度单一性,运用豪斯多夫轨迹距离算法计算出位置和速度特征的综合距离矩阵,针对豪斯多夫距离算法鲁棒性差的缺点,采用单向豪斯多夫距离90%分位值对算法进行了改进,降低噪声影响。同时,引入了车辆位置和速度来进一步提高分类的准确性,运用多次分层聚类算法依次对位置与速度轨迹图进行分类,得到车辆位置和速度上的行为模式。以HighD数据集为样本,提取了三车道上的行车轨迹,验证了基于速度与位置特征的车辆行为模式分类方法。结果表明:①本方法可以得到位置和速度的综合行为模式,聚类平均准确率达到94.8%,优于DBTCAN准确率89.3%和t-Cluster准确率86.4%;②基于换道模式轨迹偏移率曲线的分析,得到了4种互异的典型车辆换道模式。该方法可利用多维轨迹数据对行车模式进行分类及行为辨识,在车辆轨迹分类与不良行为辨识方面具有应用潜力。 相似文献
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基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化 总被引:1,自引:0,他引:1
以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。 相似文献
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传统的出行模式研究通常依靠问卷调查分析驾驶人出行特征,所得结果易受调查数据主观性影响,针对此问题基于北京市域范围内2个月共计3 570辆私家车的车载诊断数据,对驾驶人的不同出行模式进行分析并建模。通过长期采集的车辆各项参数,采用基于密度峰值的聚类算法进行聚类,将不同的驾驶人分为高频出行者、通勤出行者、长距偶发出行者以及危险出行者,并从平均出行距离、出行频次、百公里危险驾驶行为次数和出行时段等多维度进行分析,反映驾驶人行为的变化性和规律性。根据聚类的结果,使用多维离散隐马尔可夫模型进行建模并完成测试。测试表明,所提出的算法对于驾驶人出行模式的识别具有较高的准确性,对于4种类型的出行者,平均识别率超过91%,最高识别率可达94.5%。 相似文献
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近年来“网约车”数量越来越多,“网约车”等待时间长与载客热区需求大等问题也逐步显现,乘车体验亟需改善。在成都市出租车GPS数据的基础上,研究出租车出行分布规律,划分工作日为早、晚、夜高峰相关时段,引入k-距离曲线改进DBSCAN空间聚类算法,对出租车上下客点进行聚类分析,并用数据挖掘得出载客热区。采用BP神经网络预测载客热区的出行需求,预测结果表明,早高峰时段BP神经网络模型的MAPE分别较随机森林模型、岭回归模型提高了3.25%和5.87%,晚高峰时段提高了2.98%和4.32%、夜高峰时段提高了1.44%和2.58%,验证了BP神经网络在出租车需求预测方面的可行性。 相似文献
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效用系数UF(Utility Factor)起源于SAE J 2841,为描述插电式混合动力汽车行驶时的燃油和电的消耗而提出。本文基于用户云平台数据,提出群体用户和个体用户出行里程特征的拟合方法。首先研究现有各主要国家的UF系数及其区别;然后研究最大信息熵理论应用于用户出行里程分布规律模型;接着,通过云平台数据随机选取16辆车一年的出行数据,并分析群体出行里程分布特征与个体出行里程分布特征;最后,讨论用户出行里程特征对于车辆动力系统设计的应用。经分析,研究用户出行里程统计分布的规律,有利于定制化地更有针对性地改进车辆能源管理系统,有利于各类混合动力汽车的客观评价与设计,有利于节能减排。 相似文献
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开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 (Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ) 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。 相似文献
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以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明:BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。 相似文献
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《中国公路学报》2017,(7)
为研究城市居民出行活动中使用出租车完成的通勤行为及其时空分布特征,基于出租车GPS设备所生成车辆活动轨迹数据,利用地理信息数据库处理及GIS技术,对出租车出行起讫点信息进行甄别,在交通小区划分的基础上,构建了出租车载客出行行为OD矩阵,提出了基于出租车出行的通勤客流识别模型,并据此建立了通勤距离和时长的计算模型,用于通勤行为的时空特征分析。最后,以西安市为实证对象,对建立的模型进行实证分析。研究结果表明:各交通小区间出租车出行交通流波动系数在0.2时较为稳定;工作日的早高峰通勤交通流为20 000~27 000车次,晚高峰通勤交通流为15 000~27 000车次,其中,周一和周二相对稳定,周三至周五略有增加;工作日出租车早、晚高峰平均载客车次数基本一致,周二出租车通勤人数最多,周四相对较少;整月内所有工作日早高峰出行中依靠出租车的通勤出行量约占单日高峰交通流均值的27%;出租车通勤出行平均距离为3.7km,通勤距离主要分布在2.5~7km,通勤出行的平均时长为17min,通勤时间主要分布在10~20min;就业地和居住地的识别结果与实际土地利用性质所代表的地块属性基本一致,该方法可对城市居民使用出租车方式的通勤行为以及就业地和居住地进行有效识别,并为城市通勤服务交通系统优化及空间活动的异质性分析提供依据。 相似文献
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为了解上海市保障性住房居民这一特殊群体的出行特征及掌握其出行规律,以《郊区保障基地大型居住社区出行特征及意愿调查》中的调查数据为支撑,筛选其中的保障性住房数据进行分析,主要从保障性住房的基本特征、保障性住房居民群体的出行特征等方面入手分析居民的出行需求及其出行规律,并简要探讨了出现此种现象的原因,得出职住不平衡和经济条件差带来了更加依赖公交及交通出行分布集中的结论. 相似文献
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针对大范围快速的车辆检测与计数,利用高分辨率卫星影像数据,提出了一种基于区域卷积神经网络的车辆检测算法。区域卷积神经网络是深度卷积神经网络和区域建议网络二者的结合。首先利用深度卷积神经网络自动提取各个层的特征,为了减少检测窗口的数量,提出区域建议网络,对下采样后的每个位置考虑3种窗口和对应的3种比例,这样大大减少了检测窗口的数量。再根据分类器对目标进行分类。这样将特征、检测窗口和分类器有效地结合在一起。在对遥感影像车辆检测试验中,通过对手工标注的车辆样本数据多次迭代来训练卷积神经网络和区域建议网络获取车辆检测的先验模型,再由先验模型检测出测试影像中车辆目标。与传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征和支持向量机(SVM)车辆检测算法进行比较,在检测率方面,区域卷积神经网络算法明显高于HOG+SVM算法;在误检率方面,区域卷积神经网络检测明显小于HOG+SVM算法;在检测时间方面,同样的一张图像,区域卷积神经网络检测速度比HOG+SVM算法提升近800倍。试验结果表明:利用区域卷积神经网络方法进行大范围车辆检测,在精度和速度方面都有显著提升。 相似文献
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路面不平度对道路车辆行驶安全性及车辆动力学响应具有重要影响。通过将路面不平度识别与先进悬架控制结合,有望能进一步提升乘员舒适性和车辆的操纵稳定性。现有基于数据驱动的路面分类方法难以高效处理时变参数与车速,现有基于模型的路面识别算法需要已知精确车辆模型,在实际应用中面临车辆物理参数难以获得的问题。提出一种融合模型和数据驱动的路面分类算法,采用基于模型的方法反算等效路面轮廓,结合数据预处理方法,对车辆响应和反算等效路面轮廓数据进行滤波;对等效路面轮廓和响应信息进行时域频域特征计算,采用ReliefF算法进行关键特征提取,构建基于径向基函数神经网络的路面分类器,进行路面分级识别;通过仿真试验和实车试验验证了不同车辆参数和车速下所提出的算法鲁棒性。 相似文献