基于浮动车数据的路段行程时间可靠性研究

论文摘要

随着经济的发展,交通环境恶化是当代大城市面临的共同问题。交通环境恶化的诱因不仅仅是城市交通在交通供给和交通需求总量间的矛盾,还包括道路的时间和空间使用效率不足导致的相对矛盾。若使用先进的交通管理和服务手段,则可以最大限度的利用道路资源,控制交通环境的继续恶化,而先进的交通管理和服务手段需要以海量、准确、实时的交通流信息为依据。现代交通采集技术的发展、海量数据的及时处理及信息发布使管理者和出行者能够准确掌握路网运行状态,人们追求高质量出行成为可能。行程时间是衡量路网运行效率的有效指标之一,缩短出行者的行程时间,减少行程时间的波动提高交通参与者的出行效率和可靠性也成为交通行业关注的焦点。本文是以浮动车数据为依托,对浮动车数据的处理由理论层面拓展到应用层面,从概率统计的角度考量路段的行程时间可靠性。首先对浮动车数据的采集原理及数据预处理过程进行了分析,针对浮动车固定采样周期特点提出了浮动车单体路段行程时间间接算法,并归纳了基于样本量大小的路段平均行程时间算法。在可靠性分析方面,针对出行者和管理者的不同需求提出了两种路段行程时间可靠性的概念：即单体性路段行程时间可靠性和网络性路段行程时间可靠性,并对两种可靠性的量化给出了不同的算法。最后以成都市浮动车数据为例统计路网中同等级道路的路段行程时间分布,得出该组数据的行程时间分布规律及分布函数,检验了方法的可操作性。路段行程时间可靠性既是路网运行效率的重要评判指标,也是出行者判断其出行路径可靠性的基础,因而本文具有一定的应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.2.1 出行者行程时间信息需求
• 1.2.2 交通管理者行程时间信息需求
• 1.2.3 行程时间信息采集可行性
• 1.3 研究内容和方法
• 1.3.1 研究内容及方法
• 1.3.2 研究内容说明
• 第2章 国内外研究现状综述
• 2.1 浮动车信息采集及应用现状
• 2.1.1 国外浮动车信息采集技术的发展
• 2.1.2 国内浮动车信息采集技术发展
• 2.1.3 浮动车交通数据应用
• 2.2 交通可靠性概念
• 2.2.1 连通可靠度
• 2.2.2 容量可靠度
• 2.2.3 行程时间可靠度
• 2.3 行程时间估计
• 2.4 行程时间可靠性研究现状
• 2.4.1 行程时间可靠性发展历程
• 2.4.2 现阶段行程时间可靠性研究内容及方法
• 第3章 浮动车路段行程时间计算
• 3.1 浮动车信息采集
• 3.1.1 浮动车信息采集原理
• 3.1.2 浮动车信息采集内容
• 3.2 浮动车数据可靠性影响因素分析
• 3.2.1 GPS定位精度
• 3.2.2 浮动车覆盖率
• 3.2.3 浮动车车型
• 3.2.4 浮动车信息采集密度
• 3.3 浮动车数据预处理
• 3.3.1 数据过滤
• 3.3.2 信息排队
• 3.3.3 地图匹配
• 3.4 浮动车单体路段行程时间计算
• 3.4.1 浮动车单体路段行程时间理想计算
• 3.4.2 浮动车单体路段行程时间可行计算
• 3.4.3 浮动车单体行程速度计算
• 3.4.4 计算过程细节考虑
• 第4章 路段行程时间可靠性分析
• 4.1 单体性路段行程时间可靠度
• 4.1.1 单体性路段行程时间可靠度定义
• 4.1.2 单体性路段行程时间可靠度实质及计算
• 4.2 网络性路段行程时间可靠度
• 4.2.1 网络性路段行程时间可靠度定义
• 4.2.2 路段平均行程时间计算
• 4.2.3 网络性路段行程时间概率分布
• 4.2.4 拟合优度检验
• 4.3 路段行程时间可靠性特征
• 第5章 成都市路段行程时间可靠性分析
• 5.1 成都市概况
• 5.1.1 成都市交通现状
• 5.1.2 成都市交通信息采集系统
• 5.2 成都市路段行程时间可靠性分析
• 5.2.1 原始数据采集
• 5.2.2 数据预处理
• 5.2.3 路段平均行程时间计算
• 5.2.4 网络性路段行程时间可靠性分析
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
• 附录一:原始数据示例表
• 附录二:部分路段平均行程时间表
• 附录三:部分路段单位距离行程时间表