基于多维数据源的动态交通流信息平台研究

论文摘要

随着城市数字化、信息化的发展,城市道路交通数据采集技术日益成熟,为评价城市道路交通运行状况、实现道路交通的智能化管理提供了丰富的数据基础。然而,不同的数据采集源特点不同,如何实现对交通流基础数据的高效处理,集成不同源数据的优势特点,并直观显示交通信息,是实现城市道路交通管理与信息服务的关键问题。因此,本文结合北京市城市道路交通系统的无线微波、环形线圈和视频三源检测数据,从基础数据处理、数据融合、数据展示三个层面出发,开展基于多维数据源的动态交通流信息平台研究。首先,回顾了城市道路动态交通流数据源、动态交通流信息平台研究发展历程、数据融合技术及其在交通领域的应用。其次,提出了基于多维数据源的动态交通流信息平台功能结构和构建流程。根据其功能定位将之划分为动态交通流信息平台基础数据模块、多维动态交通流数据融合模块和交通流信息可视化展示模块三部分,并分析了各个模块的功能和相互关系。再次,建立了动态交通流信息平台基础数据模块。在对无线微波检测器、环形线圈检测器以及视频检测器三源数据特点及适应范围分析的基础上,重点介绍了基础数据处理方法,包括数据格式标准化、数据空间匹配和数据质量控制。然后,提出了基于多维数据源的动态交通流数据融合模型与算法。根据数据空间匹配结果,将数据源划分为三个维度：单源、二源和三源；并重点研究了基于遗传—BP神经网络组合模型的二源、三源动态交通流数据融合技术。最后,基于北京市三种数据源,构建了北京市动态交通流信息平台,并以2009年4月6日、4月12日两天早高峰交通流数据为例,实现了动态交通流信息的可视化显示。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 研究背景与意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 研究目标与内容
• 1.3 研究技术路线
• 2 国内外研究综述
• 2.1 动态交通流数据源简介
• 2.2 国内外动态交通流信息平台综述
• 2.2.1 国外动态交通流信息平台
• 2.2.2 国内动态交通流信息平台
• 2.2.3 小结
• 2.3 数据融合技术综述
• 2.3.1 数据融合基本概念
• 2.3.2 常用数据融合模型
• 2.3.3 数据融合在交通流领域中的应用
• 2.3.4 小结
• 3 动态交通流信息平台功能结构设计
• 3.1 动态交通流信息平台功能定位
• 3.2 动态交通流信息平台功能模块
• 3.2.1 动态交通流信息平台基础数据模块
• 3.2.2 多维动态交通流数据融合模块
• 3.2.3 动态交通流信息可视化展示模块
• 3.3 本章小结
• 4 动态交通流信息平台基础数据模块建立
• 4.1 动态交通流数据
• 4.2 数据格式标准化
• 4.3 数据空间匹配
• 4.4 数据质量控制
• 4.5 本章小结
• 5 多维动态交通流数据融合模块建立
• 5.1 多维动态交通流数据融合模块构建流程
• 5.2 数据融合模型选取
• 5.3 遗传算法与BP神经网络模型原理
• 5.3.1 遗传算法原理
• 5.3.2 BP神经网络模型原理
• 5.4 GA—BP神经网络组合模型原理
• 5.5 GA—BP神经网络组合模型构建
• 5.6 本章小结
• 6 北京市动态交通流信息平台
• 6.1 动态交通流信息平台基础数据模块
• 6.1.1 数据库的建立
• 6.1.2 数据空间匹配
• 6.1.3 数据质量控制
• 6.2 多维动态交通流数据融合模块
• 6.3 动态交通流信息可视化展示模块
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 主要工作及创新点
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 附录A
• 作者简历
• 学位论文数据集