基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

基于代价敏感神经网络的交通状态判别

交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的。因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题。本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过采样技术和阈值移动方法,在给定的代价敏感矩阵引导下,对训练样本集进行过采样和对神经网络输出值进行阈值移动,并得到最终的判别结果。通过对广深高速公路上采集的数据进行测试,实验结果表明,所提出算法可以有效降低拥堵和缓慢状态的误判率。