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基于样本容量的浮动车数据路网覆盖能力研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以出租车作为浮动车数据采集探测车,针对探测车在路网上行驶的不确定性,提出浮动车数据路网覆盖能力的概念,研究覆盖能力与探测车样本量之间的关系.以覆盖强度和覆盖率为指标,采用简单随机抽样方法,研究了在10种样本条件下浮动车数据路网覆盖能力的变化情况,并进行回归分析.结果表明:在不同样本容量下,浮动车数据对各等级路网的覆盖强度和覆盖率均具有相似的时变特征;各等级路网的平均覆盖强度随样本容量线性增长,增长率随道路等级下降而迅速减小,高等级道路具有更高的覆盖强度;各等级路网的覆盖率随样本容量增大呈非线性增长,高等级道路能够更快达到稳定值;用浮动车数据判别高等级道路的交通状态,可适当降低样本容量. 相似文献
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针对海量浮动车数据特点和快速处理要求,提出了一种基于矢量道路地图栅格化的海量浮动车数据方法,该算法的关键是矢量道路栅格化过程中包括了道路缓冲区和属性信息。道路缓冲区的宽度由一个与浮动车数据位置误差和道路宽度相关的置信区域决定;矢量道路缓冲区转换成栅格图后,栅格图中像素的位置对应着实际地理坐标,而像素值的灰度值表示道路的等级、名称、编号等属性或方向等信息;然后将海量浮动车数据与栅格道路地图进行叠加处理。这种方法不仅可以精确地计算出城市道路地图坐标系与浮动车数据坐标系之间的变换参数,而且还能够快速地获取区域路网以及特定道路的行驶速度。最后,通过超过一千万个真实的武汉市浮动车数据,并与经典的浮动车数据处理算法进行比较,验证了矢量道路栅格化方法处理海量浮动车数据的可行性和有效性。 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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全面回顾了探测车样本量问题的研究,分析了现有模型中的不足,并从路段和路网两个层面探讨了交通探测车样本量问题.将路段样本量问题归结为一个有限总体的无放回简单随机抽样问题,并给出了修正的路段样本量模型.结果表明,修正的路段样本量模型确定的最小样本量小于现有的模型.引入了路网覆盖率,给出了路网样本量的通用模型,该模型将路段样本量和路网样本量统一起来.以国内某大城市出租车GPS数据为例,建立了在不同的时段特征和路段样本量要求下,路网覆盖率与探测车总数量之间的函数关系. 相似文献