面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

机场调度的队列模型及延误研究

论文讨论了机场航班延误的严重性.基于机场航班排序理论的研究,采用马尔可夫(Markov)链的C-K方程理论建立机场服务队列模型.用模型对飞机进场和离场的时间延误进行预测,仿真实验再现了时间延误概率分布图.由此证明,该模型能直观反映航班延误情况.进一步根据延误情况去制定航班排序策略,是一个有效的办法.     

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.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

基于完善交通信息收集的UAV路径规划

针对部分路段不能获取完整交通信息的问题,提出使用无人机对未布设固定型交通信息检测器路段进行交通巡视,完善交通信息。通过时空网络建立了一个总飞行时间最短、最大单机飞行时间最短的多目标模型,确定最佳的无人机数量和交通信息收集路径。新模型不仅利用时空网络技术细致刻画了无人机在巡视过程中的飞行轨迹,而且加入了对未布设固定型交通检测器路段的巡视次数以及巡视时间间隔约束问题,使巡视路径更加合理。情景分析表明,使用两架无人机进行巡视时,总飞行时间最短为37min,在23min 内完成巡视任务;随着最大单机飞行时间权重的增大,无人机的总飞行时间增加9.76%,最大单机飞行时间减少8.70%。算例分析表明,所建模型和方法能够解决大规模路网的多无人机调度问题,能够根据实际需求得到满意的巡视路径。     

基于IC卡数据的武汉市轨道交通客流时空特征

为了精准评估武汉市轨道交通运行现状、科学辅助编制轨道交通线网规划与建设规划、探寻运营组织中的潜在问题,通过对全市公共交通IC卡记录以及地理信息数据的融合与挖掘,从全网、走廊、断面等方面量化分析轨道交通发展历程和客流时空分布特征。在此基础上建立职住辨识模型,用于获取典型居住和就业区域的空间分布信息。基于此分析通勤群体的出行时间、距离、范围、方向不均衡性以及换乘等特征,并通过群体出行规律分析城市空间布局。最后对城市轨道交通发展提出建议:建立多样化运营模式,大力发展公共交通一体化换乘,注重轨道交通沿线土地开发利用和配套设施建设,加强各行政区协同发展和鼓励就近就业等。     

考虑冲突规避的自动化集装箱码头AGV优化调度方法

合理调度自动化导引车（AGV）对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对AGV调度中的任务分配和路径规划问题,考虑AGV电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以AGV作业总时间最小和多AGV作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和AGV数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算AGV执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多AGV间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明:与使用传统路径规划和避障策略的AGV调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,AGV冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2 895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。      

集时空聚类和指标筛选的公共交通通勤者识别

通勤者作为公共交通乘客构成的核心部分,其识别提取是此类人群特征分析的前提.本文基于南京市常规公交、轨道交通和公共自行车的刷卡与设施数据,进行公共交通通勤者识别.首先,根据数据信息是否完整,分别采用两步聚类法和线路相似性整合法提取相似性出行;然后,识别职住地,再通过出行天数、单次出发时间差和工作往返出发时间差3项指标完成...     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条 公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同 时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。 列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中, 主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车 路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描 述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设 计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。