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文檔簡介
1、近年來隨著我國城市化進(jìn)程的加快,城市內(nèi)機(jī)動車數(shù)量的激增,城市環(huán)境狀況日趨嚴(yán)峻,單純通過城市道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)無法緩解當(dāng)前的交通壓力。交通流預(yù)測預(yù)測作為智能交通的重要組成部分,有助于保障交叉路口的暢通,達(dá)到緩解交通擁堵的目的,進(jìn)而在一定程度上解決城市交通事故、交通堵塞、環(huán)境污染和能源消耗等社會問題。因此,交通流預(yù)測方法研究及系統(tǒng)的開發(fā),具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價值。
本文面向GPS車載數(shù)據(jù),設(shè)計基于樸素貝葉斯和K-means聚
2、類方法的短時交通流預(yù)測算法;采用 OpenLayers+GeoServer+PostgreSQL開源框架設(shè)計開發(fā)城市道路交通流預(yù)測系統(tǒng),實現(xiàn)了道路交通流的短時預(yù)測及交通數(shù)據(jù)的可視化分析功能。本文的主要工作和成果如下:
1.以城市出租車GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),設(shè)計基于K-means聚類方法的道路交通通行狀態(tài)判斷方法。首先,根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的閥值清洗掉錯誤數(shù)據(jù);其次,根據(jù)車輛的經(jīng)緯度信息將車輛速度匹配到對應(yīng)的道路;最后,通過K-means
3、方法對指定周期內(nèi)的所有車輛速度信息進(jìn)行聚類計算,根據(jù)聚類結(jié)果判斷道路交通通行狀況。
2.針對交通流預(yù)測問題,設(shè)計了基于樸素貝葉斯的短時交通流預(yù)測方法。該方法除了對單個目標(biāo)道路歷史交通路況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之外,還通過道路相關(guān)性分析刪選出對目標(biāo)道路交通流產(chǎn)生影響的周邊道路,并將周邊道路的信息作為先驗概率,提高了預(yù)測效果。
3.在功能、市場需求分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫及功能模塊;基于OpenLayers+GeoServer
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