基于车牌识别数据的城市路网运行状态识别方法实践

采用城市车牌识别数据进行路网运行状态观测和分析,设计了基于车牌识别数据的交通卡口聚类算法、车辆轨迹还原算法及速度分类树算法,建立了路网运行状态识别模型,结合乌鲁木齐的城市交通路网形态和车辆构成特征,通过与出租车GPS统计数据的对比和融合分析,研究了乌鲁木齐市的交通出行特征、路网运行速度与流量变化规律,以及路网运行与常发拥堵路段的关系,提出了一种利用车牌识别数据进行城市路网运行状态识别的方法。     

基于出租车GPS数据的路段平均速度估计模型

为了解决现有基于GPS数据的路段平均速度估计模型应用条件苛刻、难以满足低成本和高精度信息需求问题,考虑不同类型GPS车辆运行特征,设计了两个基于出租车GPS数据估计路段平均速度的改进模型.基于两个改进模型,设计了路段平均速度的融合估计方法.用某城市局部路网的出租车GPS数据验证两个改进模型,并与传统模型进行了对比分析....     

基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别

结合城市道路网络的拓扑结构特征和交通流特性,建立基于有向加权复杂网络的城市交通网络关键节点识别模型.以兰州市连续7天的出租车GPS数据为基础,分析并可视化呈现兰州市在工作日和非工作日的城市交通流状态,并采用基于DWNodeRank的有向加权复杂网络关键节点识别方法对兰州市路网关键节点进行识别研究.本文研究方法和结果可为交通管理部门的规划、设计和管理提供科学指导.     

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

为了掌握长春市道路交通运行状态,通过提取出租车GPS信息作为长春市浮动车数据源,以长春市浮动车原始数据为基础,探讨浮动车数据采集与处理的方法,并与长春市现状道路模型进行地图匹配。通过拥堵感知数据分析和浮动车速度数据分析两种方法互相校验确定各等级道路阈值,对长春市路网速度进行时空特征分析。数据表明:除极端天气可能导致大面积、系统性拥堵外,长春市道路交通拥堵主要表现为局部时段和局部区域,并有扩散的趋势。此外,探讨了目前长春市浮动车数据的不足及下一步研究方向,为相关部门政策制定提供数据支撑和决策依据。     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

九宫路网交通组织理论研究

最大化释放道路网络效能是解决城市拥堵最直接有效的措施。通过分析城市道路网络结构,提出最优路网络结构为方格网,最优方格网布局为九宫格。基于九宫格路网布局,提出三层次九宫理论,然后给出了九宫循环理论下的合理道路间距、合理路网密度及合理道路级配。九宫循环理论的提出,对释放道路网络效能,解决城市拥堵具有重要的理论及实际意义。     

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

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针对城市路网中各等级道路功能不合理和交通拥堵问题，提出了一种城市路网研究的方法：利用移动检测技术在道路上采集动态交通数据，通过对采集的数据进行处理，地图匹配，在地图上重现车辆运行轨迹，再结合城市土地利用情况，对城市路网状况进行综合微观分析，探讨了不合理路线的种类和原因，提出针对性的路网改良方案和建议.     

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对奥运期间北京市道路网运行情况进行跟踪监测和综合分析,是保障奥运交通运行和总结奥运交通运行特征,评价各类奥运交通保障措施的重要手段。本文首先介绍道路网运行分析的基础——交通拥堵评价指标体系,主要包含综合指标和特征指标。结合拥堵评价的综合指标和传统的速度指标,以北京市浮动车系统采集到的大量数据为基础,从拥堵强度、拥堵空间分布、拥堵时间分布、路网速度 “四维”角度,对北京市五环路及其以内快速路、主干道、次干道和支路在奥运前、奥运会赛事期间和残奥会赛事期间道路网运行状况进行对比、分析。结果表明,奥运期间路网整体处于“畅通”等级,各等级道路运行速度明显提高,奥运交通保障措施综合作用效果显著。     

可变信息屏对北京市交通拥堵缓解的评价研究

可变信息屏（VMS）为缓解大城市交通拥堵提供了一种有效途径,它通过发布诱导信息来均衡路网上的交通需求.为了评价VMS对缓解交通拥堵的效果,本文通过数据挖掘方法建立了一种通用评价模型.所用数据包括由北京市VMS系统和道路检测器得到的VMS历史发布信息和道路交通流数据,这些数据能够真实地反映路网中的交通状况.通过比较诱导信息和提示信息下的拥堵缓解效果,并对不同道路状况下拥堵缓解效果进行时间和空间分析.结果表明,诱导信息能够更加有效地提高拥堵路段的服务水平,特别是严重拥堵路段,诱导信息比提示信息更加有效.     

北京市和台北都会区交通比较分析

通过相关文献、数据、实地考察及访谈曾来往北京和台北两地的市民,对北京和台北的交通情况进行分析比较.主要分成4个部分来比较:城市与人口现状、轨道交通历年发展、公交系统历年发展及道路交通的发展现状.两城市同样面临私家车迅速增长及道路饱和拥堵的情形,因而相继在公共交通中投入建设,现有的公共交通已有能力分担至少35％的市民日出行量,预计在2015年,2城市的公共交通路网更为密集,将能有效分担50％以上的出行.     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

城市路网交通拥堵H-Fuzzy评判方法研究

根据城市路网交通拥堵的空间分布特点将路网交通拥堵划分为路段拥堵和交叉口拥堵,参考城市道路和交叉口服务水平的划分标准将路网交通拥堵度划分为堵塞、拥堵、较拥堵、较畅通、畅通5个等级,选取了路网交通拥堵的判定指标,运用层次分析法建立了路网交通拥堵的二级评判指标体系及相应的H-Fuzzy综合模糊评判模型,最后对一典型路网交通拥堵状况进行了判定,研究成果对于评估城市交通网络拥堵提供了一种有效的定量分析方法。     

道路交通运行指数在武汉的实践与应用

交通运行指数是综合反映道路网交通运行状况的指标,是交通运行情况的数字化。从交通运行指数在武汉实践的意义出发,介绍了指数研究的基本原理,在定义路网中严重拥堵路段作为运行指数核心的基础上,综合考虑人对于拥堵定义和拥堵等级的理解和感受,确定了路段拥堵感受指标,并采用数理统计的方法,构建了车速和交通运行指数二者的对应关系,提出武汉市道路路段和路网的交通运行指数(TPI)的指标计算公式,并在武汉得到了较好应用。     

基于压力传感器的出租车客流检测系统

出租车作为城市客运交通系统的重要组成部分,是城市常规公共交通的重要补充,出租车客流是合理确定其投放规模的重要依据。设计一款基于压力传感器的出租车客流检测系统,该系统由主控制器、压力传感器、GPS位置传感器以及电源构成,用以采集出租车在每次营运任务中的乘客数量,并利用GPS位置传感器对乘客出行的起讫点数据进行采集,精确获取出租车出行方式的居民出行数据,为分析出租车利用效率及客流时空分布特性、确定出租车合理投放规模提供可靠的数据支持。     

蚁群算法下交通流分配对路网结构可靠度的影响

利用自编的MATLAB软件下的蒙特卡罗程序求解路面结构可靠度,并将之与道路网络可靠度相结合,得到能够更加反应实际情况的道路网络结构可靠度,并给出了其计算的数学模型。提出了以饱和度0.6作为交通流量分配的标准。鉴于目前蚁群算法理论研究方面的不充分性,将改进蚁群优化算法下的交通流量分配方法与传统的较成熟的解析型求解算法以道路网络结构可靠度为依据进行定量比较,通过具体的实例对比,在一定程度上验证了蚁群算法用于路网交通流量分配的正确性和可靠性。同时,通过改进的蚁群优化算法对拥堵道路进行流量分配前后的结果对比可知:在交通流量分配后,同一路网的道路网络结构可靠度会降低。这表明对路网中的拥堵道路进行流量分配时,其他道路上的车流量会增加、可靠度会降低,最终会致使整个路网的可靠度下降。     

基于DEA法的小城镇道路网综合水平评价模型——以武汉市远城区为例

结合小城镇道路网的建设情况,构建由建设、管理、技术和服务四个方面组成的评价指标体系,运用数据包络分析（DEA）方法建立小城镇道路网络综合水平评价模型,并运用该模型对武汉市远城区的小城镇道路网进行分析,结果表明该方法在小城镇道路网络综合水平评价中具有可操作性和实用性。     

DEA法的小城镇道路网综合水平评价模型——以武汉市远城区为例

结合小城镇道路网的建设情况,构建由建设、管理、技术和服务四个方面组成的评价指标体系,运用数据包络分析(DEA)方法建立小城镇道路网络综合水平评价模型,并运用该模型对武汉市远城区的小城镇道路网进行分析,结果表明该方法在小城镇道路网络综合水平评价中具有可操作性和实用性.