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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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.     

城市出租车运营网络平衡模型

为确定城市出租车的合理发展规模,研究了城市出租车网络的运营特性与载客和空载阶段的出租车路径选择行为特征,分析了固定需求条件下出租车运营网络的供需平衡关系,建立了城市出租车网络平衡模型,以客观地反映驾驶员的搜客行为规律,表征城市道路网、出租车运营规模、出租车搜索时间和乘客候车时间的相关关系,并针对模型结构特征设计了模型求解的迭代求解算法。算例计算分析表明,算法是收敛的,模型是可行的,能根据乘客等待时间确定城市出租车的合理发展规模,有利于城市出租车网络的规划与管理。     

基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法的研究

驾驶员路径选择偏好的挖掘是实现个性化最优路径规划的重要前提。本文在总结了已开发出的几种驾驶员偏好挖掘方法的优缺点,提出了一种基于差分感知器的驾驶员路径选择偏好挖掘算法。该算法可以根据驾驶员路径选择偏好的改变自适应地改变。最后,选用了长春市若干个不同类型的驾驶员对该方法进行验证。经验证,该方法具有较好的有效性。     

基于路段间转移概率的最优路径预测方法

提出一种基于路段间转移概率的最优路径预测方法，即根据出行时间，将历史出行数据分为早高峰、晚高峰、非高峰3组反映不同交通状况的时间段；根据起点和终点所在区域，对出行数据作进一步处理，解决给定起点与终点之间出行数据不足的问题。基于有经验的出行者选择路径即为最优路径这一假设，通过历史出行轨迹计算得到路段间的转移概率，建立Markov链模拟出行者路段选择行为，将最大选择概率路径作为最优路径的预测结果，并给出其求解方法。该方法仅利用历史出行轨迹进行最优路径预测，避免了复杂的路段阻抗计算，且具有数据易获取，与实际出行行为一致性高，计算量小的优点。案例分析表明，预测结果准确性在不同出行时段下产生变化，而交通区域划分的大小对其影响较小。     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

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.     

基于ICP算法的无人方程式赛车路径规划

提出适合无人方程式赛车的路径规划算法,利用迭代最近点方法,将参考点集与当前点集进行迭代计算,得到两点集之间的关系函数,参考轨迹点集通过关系函数转换成赛车当前行驶轨迹点集。利用MATLAB进行无人方程式赛车的路径规划仿真,结果表明:该算法能较好地规划出赛车行驶轨迹,路径曲线平滑。     

张涿高速公路的路线方案选择

张涿高速公路是一条途经张家口市涿鹿至保定市涞水、涿州的快速通道,该项目位于河北省地形最复杂的山区.鉴于此,重点介绍其路线方案选择及其大分离方案,可为相关项目路线方案选择提供参考.     

选线新理念在工程中的应用

从交通部提出的“坚持以人为本,树立全面、协调、可持续发展”的新设计观念出发,阐述了“地质选线、地形选线、标准选线、环保选线”等设计理念在太长高速公路A2标段的应用。     

最安全路线运输问题研究

讨论了最安全路线运输问题,给出了该问题的混合整数规划模型,并提出了该问题的解 法,最后给出了一个实例.     

云南山区高等级公路路线设计研究

因受到地形及地质等条件的限制,以及经验、技术和经济发展状况的影响,山区公路线形设计面临较大困难及挑战。结合云南山区某公路设计,对山区公路路线设计中的线形选择、前期地质、高地震烈度区选线、线形指标选用等进行分析,并对山区公路路线设计中容易忽视的问题提出建议,对于提高山区公路路线设计水平有一定的参考价值。     

公路路线设计及存在的问题

良好的公路路线设计不仅能够给公路的施工带来极大便利,而且可以缩短施工期限、节约成本,同时还可以在公路投入使用后给驾驶者带来舒适、安全的行车保障。就公路线路设计的主要内容进行简要介绍,分析目前公路线路设计存在的一些问题,并提出相应的解决方法,可为公路路线设计研究提供一些有价值的参考。     

论路线总体设计思路与应用

路线总体设计涉及公路工程各个方面,其成功与否直接关系到项目的成败。路线总体设计由于涉及专业多、影响面广,目前在设计思路的系统性上还不够清晰。基于以上原因,构建高速公路路线总体设计的框架,在建设标准确定、路线走廊选取、路线方案布设及比选和路线方案与内外部环境的协调四个方面进行具体研究,在实践中为高速公路总体设计提供了一个系统的思路。     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

浅析平面交叉口导流路线的设计

提出平面交叉口设计时左、右转导流路线的设计方法。并指出：导流路是平面交叉口的必要的组成,对导流路设计的忽略,将导致交通流的混乱。     

基于改进免疫遗传机理的动态路径诱导算法研究

针对传统算法存在的不足,提出基于改进的免疫遗传机理的动态路径诱导算法。通过引入单点交叉算子配合控制策略的改进思想,在宏观上控制交叉过程以及构造优化简单的目标函数,较好地弥补了传统遗传算法早熟收敛、陷入局部最优解、运算效率较低等问题。最后采用此算法进行路网实例计算,结果表明该算法能较大程度地提高路网利用率,减少交通拥堵。     

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探索了图形式可变情报板（GRIP）对驾驶员路径选择行为的影响.采用意向调查法（SP）获取驾驶员从两条拥堵状况不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Logit模型,揭示驾驶员对GRIP信息的响应行为规律.GRIP提供的路径交通状况信息分别用拥堵点与分流点的距离、拥堵路径颜色来度量.调查选取上海市延安西路立交前实际存在的一块GRIP,SP问卷为驾驶员构造了起终点之间含有两条替换路径的假想出行情境,借助SPSS软件对采集的行为数据进行建模.分析表明,GRIP信息会影响驾驶员的路径选择行为,不同的信息内容对驾驶员路径选择行为的影响是不同的,驾驶员对GRIP信息中出现红色特别敏感.此外,驾驶员的学历、年行驶公里数等个体属性也是影响驾驶员路径选择行为的因素.