基于近邻路段相关交通状态的短时道路交通速度预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 交通状态预测研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 地图匹配方法研究 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关概念 | 第15-19页 |
| 2.1 交通数据集 | 第15-17页 |
| 2.1.1 浮动车数据 | 第15-16页 |
| 2.1.2 路网数据 | 第16-17页 |
| 2.2 交通状态特征参数 | 第17-18页 |
| 2.2.1 交通速度 | 第17页 |
| 2.2.2 交通流量 | 第17-18页 |
| 2.2.3 路段占有率 | 第18页 |
| 2.2.4 交通流密度 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于网格结构的地图匹配算法 | 第19-33页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 定义 | 第19-20页 |
| 3.3 路段-网格结构 | 第20-22页 |
| 3.4 相似度 | 第22-24页 |
| 3.4.1 位置相似度 | 第22-23页 |
| 3.4.2 方向相似度 | 第23页 |
| 3.4.3 形状相似度 | 第23-24页 |
| 3.4.4 综合相似度 | 第24页 |
| 3.5 地图匹配 | 第24-28页 |
| 3.5.1 获取候选路径集合 | 第24-26页 |
| 3.5.2 剪枝 | 第26-27页 |
| 3.5.3 伪代码 | 第27-28页 |
| 3.6 对比实验 | 第28-31页 |
| 3.6.1 数据集 | 第29页 |
| 3.6.2 对比方法 | 第29-30页 |
| 3.6.3 评价指标 | 第30页 |
| 3.6.4 结果对比 | 第30-31页 |
| 3.6.5 匹配效果展示 | 第31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 短时交通速度预测 | 第33-45页 |
| 4.1 确定近邻路段 | 第33-34页 |
| 4.1.1 定义 | 第33-34页 |
| 4.1.2 Nearest-K算法 | 第34页 |
| 4.2 相关交通状态 | 第34-37页 |
| 4.2.1 灰色关联分析 | 第35页 |
| 4.2.2 标准化函数 | 第35-36页 |
| 4.2.3 相关交通状态的选取 | 第36-37页 |
| 4.3 交通状态区间段 | 第37-41页 |
| 4.3.1 Jenks聚类求解 | 第38-40页 |
| 4.3.2 求解方法比较 | 第40-41页 |
| 4.4 短时交通速度预测 | 第41-44页 |
| 4.4.1 分段线性法 | 第41-43页 |
| 4.4.2 交通速度预测 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 短时交通速度预测的实验验证与分析 | 第45-55页 |
| 5.1 实验准备 | 第45-47页 |
| 5.1.1 路网 | 第45页 |
| 5.1.2 历史GPS数据 | 第45-46页 |
| 5.1.3 对比方法 | 第46页 |
| 5.1.4 评测指标 | 第46-47页 |
| 5.2 数据分析与参数选取 | 第47-51页 |
| 5.2.1 数据分析 | 第47-48页 |
| 5.2.2 近邻路段数K的选取 | 第48-49页 |
| 5.2.3 相关状态数M的选取 | 第49-50页 |
| 5.2.4 分段数nc的选取 | 第50-51页 |
| 5.3 结果对比 | 第51-52页 |
| 5.4 参数分析 | 第52-53页 |
| 5.4.1 参数K对预测准确度的影响 | 第52页 |
| 5.4.2 参数nc对预测准确度的影响 | 第52-53页 |
| 5.5 真实数据分析 | 第53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-65页 |
