检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘地理信息 2018年第3期43卷 28-32页

作者：董岳张发明山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 华为技术有限公司广东深圳518129

针对现有的基于浮动车数据的单车路段行程时间估计方法适用高频GPS数据,以及对浮动车在路段交叉口运行状态考虑不足的问题,提出一种基于低频浮动车交叉口运行状态的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了以下改进：（1）基于概率... 详细信息

针对现有的基于浮动车数据的单车路段行程时间估计方法适用高频GPS数据,以及对浮动车在路段交叉口运行状态考虑不足的问题,提出一种基于低频浮动车交叉口运行状态的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了以下改进：（1）基于概率转换的地图匹配方法,用A＊算法拟合缺失路径,提高了地图匹配的效率和完整性;（2）分析车辆在交叉口区域内外的运行状态,改进了单车路段行程时间的估计方法,并对干扰停车予以剔除,提高了对路段行程时间估计的准确性。并用浮动车GPS实验数据验证了本文所提方法对低频GPS数据计算单车路段行程时间的有效性。

关键词：低频浮动车交叉口运行状态单车路段行程时间地图匹配

来源：评论

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复杂路网环境下基于低频浮动车数据的路径识别方法研究

复杂路网环境下基于低频浮动车数据的路径识别方法研究

引用

作者：肖平辉福州大学

学位级别：硕士

随着浮动车GPS数据采集技术的广泛使用,轨迹数据挖掘已经成为当前研究热点。通过分析浮动车轨迹数据,挖掘有效的交通信息,可以广泛应用于路网交通状态估计、用户出行规划等交通领域。考虑到通信和能源成本因素,大多数浮动车GPS数据的采... 详细信息

随着浮动车GPS数据采集技术的广泛使用,轨迹数据挖掘已经成为当前研究热点。通过分析浮动车轨迹数据,挖掘有效的交通信息,可以广泛应用于路网交通状态估计、用户出行规划等交通领域。考虑到通信和能源成本因素,大多数浮动车GPS数据的采集以低频采样的方式获取,且GPS数据本身在与路网做映射过程中存在定位误差。因此如何对GPS数据进行高精度匹配,同时从低采样率的连续GPS观测点中重建车辆在路网中的真实行驶路径是轨迹数据挖掘中关键步骤之一。目前针对低频浮动车数据的路径识别算法能较好地适应结构简单的城市路网,但在复杂路网环境下仍会出现较大偏差。此外,现有的算法在准确性和运行效率之间难以取得平衡以达到理想的路径识别效果。针对以往研究中存在的不足,本研究通过分析低频浮动车GPS数据特征,结合基于时空分析的路径过滤及推理方法和驾驶员路径选择行为模型,提出了一种复杂路网环境下基于低频浮动车数据的路径识别算法。首先,本研究对浮动车GPS数据进行特征分析与预处理;同时,根据研究区域的路网特征,利用地理信息软件Arc GIS构建具有完整交通属性和拓扑连通性的路网模型。其次,为提高路径识别的准确性和运行效率,本研究提出了一种动态确定GPS候选点及路径搜索范围的方法;基于相邻候选点对之间的时空约束和特征分析,设计了一种新颖的路径时空过滤及推理方法,用于过滤不合理的噪声路径和计算候选路径的时空局部启发式信息,最终生成相邻GPS采样点对之间的候选路径集。再次,为解决极低采样频率下仅依赖时空分析,浮动车路径识别准确率骤减的问题,本研究考虑车辆路径选择会受驾驶员路径选择行为的影响,利用真实浮动车行驶轨迹建立了与本研究相适应的基于PSL(Path-Size Logit)模型的路径选择行为模型,以估计各候选路径被驾驶员选择的可能性。最后,将时空局部启发式信息和驾驶员路径选择行为分析相结合,依次从候选路径集中选取与实际相符的最佳路径,生成与GPS轨迹数据序列匹配度最高的浮动车行驶路径。本研究使用漳州市主城区范围内的浮动车GPS轨迹数据集来验证所提算法的有效性,并与两种现有的典型路径识别算法做对比实验。实验结果表明本文提出的方法能够有效解决极低采样频率下浮动车路径识别准确率骤减的问题,实现低频浮动车在线路径识别过程中准确率和运行效率的平衡。

关键词：低频浮动车 GPS数据地图匹配路径识别路径选择行为

来源：评论

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基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法

引用

北京工业大学学报 2019年第6期45卷 585-592页

作者：谷远利陆文琦邵壮壮北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室

针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相... 详细信息

针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求.

关键词：低频浮动车地图匹配多目标遗传算法动态时间规整 A^*算法

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