基于手机的出行链生成与出行特征提取研究

发布时间：2020-03-30 03:09

【摘要】：随着经济快速发展和城市化进程加快,城市的人口和机动车越来越多,城市的交通拥堵问题也越发严重。通过进行城市居民出行调查来获取交通出行相关数据,再对这些数据进行分析研究,参考数据分析的结果来进行城市交通建设和规划,进而解决城市拥堵问题,已经成为越来越多学者的共识。而基于被动式的GPS调查方法,因为其定位精度高、对志愿者造成的负担小、能持续采集数据的特点,在出行调查中得到了越来越广泛地使用。通过出行调查采集的GPS数据,只是一系列在时间上连续的定位点,单纯地观察这些定位点并不能得到与交通出行相关的信息。通过对GPS数据采用一定的方法进行分析处理,挖掘出其中隐藏的交通出行相关信息,从中得到城市交通现状和居民出行特征和需求,才能为城市交通规划和建设提供数据支撑。因此,GPS轨迹数据的信息挖掘和处理工作是一件有意义且重要的工作。为了直观地理解出行轨迹、挖掘轨迹中隐藏的信息,本文对轨迹数据的分析处理工作进行了初步研究,主要内容包括:(1)阐述了基于智能手机的出行轨迹采集与去噪方法。根据轨迹分析的需求,构造了存储出行轨迹数据的采样格式,并依据手机采集到的GPS数据出现偏差所体现的不同特征,设计了一种按距离、速度和时间阈值的去噪方法。(2)针对智能手机采集的出行轨迹数据,提出了一种出行停留点识别算法,在此基础上生成了出行轨迹链。给出了出行链和停留点的定义,分析了停留点的类型和特点,提出了一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的实时停留点识别算法,该算法能够识别室内停留和室外停留,并通过设定时间阈值来减少聚类次数,然后使用实际数据验证了算法的有效性和准确性。最后根据时间序列、出行轨迹点和停留点,构建了出行链。(3)针对出行数据中的轨迹缺失问题,本文证明了该问题是NP-Hard问题,进而采用图理论和边着色机制,提出了一种改进Dijkstra的轨迹补全算法。该算法把路网抽象成加权无向图,然后根据不同的出行方式对边进行着色,并利用图中源点和终点的时序约束,大大减小了搜索可行路径的范围,加快了算法的运行。之后从选择的路径中获取轨迹点,并给其分配时间、定位类型等参数,最后保存到数据库,形成完整的轨迹数据。(4)结合采集到的真实GPS轨迹数据,提出了一种轨迹数据特征分析提取方法。在识别出的停留点基础上,研究了居民出行目的地建筑类型的识别方法,提取了出行者个人属性特征和GPS轨迹数据的出行特征。
【图文】：

实际的轨迹数据

图 2-2 实际的停留点数据在采集的海量轨迹数据中，往往夹杂着一些噪声数据。这些噪声数据会对轨迹数据的分析处理产生不利影响，，导致从轨迹中得到的结果与实际情况有较大偏差。因此，在使用这些数据前，首先要对这些数据进行过滤和去噪处理。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491;P228.4

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1 记者 陈t

本文编号：2606935