浮动车数据缺失道路的速度推估模型与实现
基于浮动车的路况分析算法
基于浮动车的路况分析算法算法基本思想1.浮动车数据纠偏处理：利用高德的纠偏函数对每次接收到的浮动车数据进行纠偏处理，纠偏后GPS数据会和地图数据匹配上。
2.程序运行机制：程序为后台服务当启动后会一直运行，并且每5分钟会进行一次路况运算，运算时数据采样范围为开始计算时间前的10分钟内的浮动车GPS数据，对于目前1000多条路况道路，每5分钟14000条数据样本的计算过程大概耗费时间2——4分钟的运算时间。
3.筛选样本：筛选掉不合法的浮动车数据，例如速度为0的数据，该类数据可能为浮动车停车休息时产生，此类数据不加入计算样本。
4.寻找归属道路：利用空间算法将浮动车GPS数据样本吸附到最近的道路上，由于GPS定位存在一定的位置偏移，所以在吸附操作上加入了误差值，当前设置为30米，即允许浮动车数据有0——30米之间的偏移。
5.筛选道路：样本点归属到道路上后，有些道路将拥有很多样本点，但有些则很少，我们将剔除没有足够判断依据（样本数量）的道路，由于当前浮动车数量（1500辆）较少，而且数据发送频率较低（车辆行驶中每分钟1条，车辆熄火时每10分钟1条），所以当前设置的筛选值为大于4，即每条道路上必须有5条数据样本以上（含5条），才会进行计算；6.计算道路浮动速度平均值并分类：各道路上浮动样本的平均速度是判断道路情况的依据，我们对筛选后的道路进行平均速度计算，另外我们对“通畅”“缓行”“拥堵”设置了各自的阈值，并按照它们作为标准分类各道路的路况：0——10公里：拥堵10——15公里：缓行15公里以上：通畅对于每条道路的计算结果会立即更新道路的路况状态值，并且记录更新时间。
7.对于无法满足运算条件道路的处理：如果每条道路在一小时以上都没有满足条件进行过任何的路况更新，系统会自动设置该道路的路况状态为通畅；该操作是为了防止某些路段在设置为拥堵后一直没有浮动车经过（通常出租车会绕开拥堵路段进行行驶），在得不到足够运算样本的情况下系统无法更新该路段的路况。
基于浮动车数据的城市道路行程时间预测方法
市交通状态监测和预测具有重要意义
03
基于浮动车数据的行程时间预测方法有助于提高城市
交通管理和规划水平
研究现状与问题
国内外研究现状
已有多种基于浮动车数据的行程时间 预测方法，如基于时间序列分析、神 经网络、支持向量机等
存在的问题
现有方法在面对复杂多变的城市交通 环境和非线性特征时，预测精度和稳 定性有待提高
该方法能够实时处理和更新浮动车数据，从而提供实时的交通信息 和预测结果。
适用性
该方法适用于不同类型和规模的城市的道路行程时间预测，具有较 广的应用前景。
研究不足与展望
01
数据质量
浮动车数据的准确性和可靠性可能受 到多种因素的影响，如车辆位置、道 路状况法优化
该方法在预测复杂路况和极端天气条 件下的行程时间时，可能存在一定的 误差。未来可以对算法进行进一步优 化，以提高预测精度。
露。
加密传输
02
采用加密技术确保浮动车数据在传输过程中的安全性，防止数
据被篡改或窃取。
访问控制
03
限制对浮动车数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问
和使用数据。
模型优化与改进建议
01
02
03
04
模型训练
利用更多的历史数据进行 模型训练，提高预测精度 和稳定性。
特征选择
筛选与行程时间相关的关 键特征，去除冗余和无关 的特征，减少计算量和模 型复杂度。
研究方法
深度学习模型构建：采用卷积神经网络（CNN）和循 环神经网络（RNN）相结合的方式，构建适用于城市 道路行程时间预测的深度学习模型
预测结果评估：将预测结果与实际数据进行对比分析， 采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）等指 标对预测结果进行评估
基于GPS浮动车的城市主干道交通服务水平实时评估模型
基于G P S浮动车的城市主干道交通服务水平实时评估模型李梅红孙棣华涂 平重庆大学，自动化学院，重庆400044摘 要：提出城市主干道道路交通服务水平及其实时评估的概念，建立了基于模糊综合评判的城市主干道交通服务水平实时评估模型。
模型以实时的GPS浮动车检测数据为基础，将获得的路段平均速度、速度变化系数和低速行程时间比等作为特性参数，建立了特性参数和各级服务水平下交通状态模式之间的关系，采用模糊综合评判方法，实现了道路交通服务水平的实时评估。
分析了评价周期对模型实时性和有效性的影响，并运用实例进行了验证。
关键词：道路交通服务水平；实时评估；GPS浮动车；模糊综合评判；城市主干道中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1672-4747(2008)01-0073-06Real-time Road Traffic Service LevelModel (SLM) for Urban Arteries Basedon GPS Equipped Floating V ehiclesLI Mei-hong SUN Di-hua TU PingCollege of Automation，Chongqing University，Chongqing，400044Abstract：This paper presented a concept of real-time road traffic service level in urban arteries and built a real-time evaluation model for urban arteries based on fuzzy comprehensive evaluation. The model adopted the data of the equipped GPS floating vehicles.in which the average section speed, variation coefficient of speed, low travel time ratio are defined as characteristic parameters, and the relations between these parameters and traffic modes were proposed. By the model, the real-time service level could be automatically收稿日期：2006-12-27.基金项目：重庆市科技攻关项目资助（项目编号：CSTC，2005AC6037）。
基于 GPS 浮动车的高速公路实时路况系统的研究
基于GPS 浮动车的高速公路实时路况系统的研究基于GPS 浮动车(Floating Car)技术是通过采集分布在路网交通流中行驶的车辆的定位信息，并结合GIS(Geographic Information System)地理信息和相关算法来确定车辆所在路段的实时路况信息。
与传统的路况检测方法相比具有在花费较少的情况下比较灵活的采集各个路段的路况信息的优点，该技术是智能交通系统（ITS）的一个新的发展方向和重要组成部分。
为了缓解目前日益严重的交通拥堵问题，更好地推动智能交通技术的发展，本文着力研究了基于GPS 浮动车技术原理及其算法实现，并结合高速公路地图制定相关算法，研发出了一套高速公路实时路况系统。
论文主要完成了以下工作：1．系统地总结和分析了国内外基于GPS 浮动车技术的背景及发展趋势，阐述了基于GPS 浮动车技术的基本原理，介绍了GPS 浮动车技术的利弊及其应用发展趋势。
2．根据GPS 浮动车技术的理论，随机选取部分在高速公路上的车辆运行数据进行分析，论证了基于GPS 浮动车技术的高速公路路况系统的可行性，探索出一种道路匹配算法和道路拥堵判断的算法。
在算法理论的基础上，开发出相关程序，通过实际测试，验证了理论与算法的可行性。
3．在对高速公路实时路况系统进行需求分析、功能分解和概念设计的基础上，提出了一种适用于基于GPS 浮动车技术的高速公路实时路况系统的解决方案。
该方案全面地考虑了系统的性能、稳定性和经济效益等相关方面的问题。
4．在现有的全国电子地图的基础上，抽取所相关的图层，也就是高速公路部分的相关图层。
利用切图软件完成地图的切图功能，从而实现了全国高速公路6-14 级的切图。
5．开发出一套基于GPS 浮动车技术的全国高速路路况系统（B/S 系统），实现高速公路路况5 分钟实时刷新，并且实现了路况预报功能。
同时对外提供二次开发接口，方便其他地图开发商进行二次开发。
随着信息社会的发展特别是智能交通的发展，世界各地都在建立信息化的交通管理系统，对交通车辆进行科学合理的管理和疏导，以提高对道路的使用效率。
处理缺失数据的短时交通流预测模型
处理缺失数据的短时交通流预测模型作者：徐健锐李星毅施化吉来源：《计算机应用》2010年第04期摘要:针对交通检测中数据的缺失问题,提出了一种新的交通流综合短时预测模型,这种模型可以对交通检测中的缺失数据进行重建,并在此基础上运用改进的卡尔曼平滑算法进行短时交通流预测。
该模型克服了传统的预测方法无法对检测数据的缺失进行处理的缺点,能在数据缺失时进行有效的交通流预测。
通过深圳市的实际流量数据的验证,并比对传统方法,证实该方法具有较好的预测性能,模型预测精度可以保持在88%以上,具有较好的实用性。
关键词:数据缺失;交通流;小波降噪;卡尔曼平滑滤波;短时预测中图分类号: TP391.9文献标志码:AShort-term traffic flow forecasting model under missing dataXU Jian---(1. School of Computer Science and Telecommunication Engineering, Jiangsu University,2. Information Center, Zhenjiang Electrical and Mechanical Higher Vocational Technical School, Zhenjiang Jiangsu 212016, China)Abstract:In view of missing data issue of traffic detection, this paper proposed a kind of new short-term traffic flow composite forecasting model. The model adopts imputation method to solve the missing data problem, and uses improved Kalman smoothing to implement short-term traffic flow forecasting. The model resolved the defeats of traditional forecasting methods which cannot deal with the missing data, and also can attain a high forecasting precision. Through the validation of Shenzhen data and compared with the traditional methods, the new model has been proved that it has high forecasting precision, the forecasting result can maintain at 88% or more, and the model also has good practicality.In view of missing data issue of traffic detection, this paper proposed a new short-term traffic flow composite forecasting model. The model adopted reconstruction method to solve the missing data problem, and used improved Kalman smoothing to implement short-term traffic flow forecasting. The model resolved the defeats of traditional forecasting methods which cannot deal with the missing data, and also can attain a high forecasting precision. Through the validation of Shenzhen data and being compared with the traditional methods, it has been proved that the new method has high forecasting precision, the forecasting result can maintain at 88% or more, and the model also has good practicality.Key words:data missing; traffic flow; wavelet de-noising; Kalman smooth filtering; short-term forecasting0 引言交通检测数据在交通规划、设计、控制、组织和管理等领域得到广泛应用,然而,检测数据的缺失将导致数据分析变得异常困难。
稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为识别
稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为识别关键词：稀疏浮动车数据；交通行为识别；路段异常；聚类算法；车流量；速度引言稀疏浮动车数据是指在特定时间和区域内，由GPS设备采集的车辆位置、速度和方向信息等数据。
由于成本及技术限制，稀疏浮动车数据的采集总量较小，且不平均地分布在城市各个交通路段上，这给交通行为识别和交通管理带来了困难。
本文旨在探究如何在稀疏浮动车数据下，以路段为单位来识别异常交通行为，为城市交通管理提供支持。
相关工作传统的异常交通行为识别方法主要基于传感器数据（如电子警察、地磁感应器等）。
但传感器采集的数据存在数据噪声、设备故障等问题。
近年来，利用浮动车数据来识别交通异常行为也逐渐成为探究的焦点。
基于浮动车数据的方法不仅可以防止传感器设备的局限，而且能够遮盖更广泛的交通路段，具有更高的好用性。
但是，由于数据量较小，浮动车数据采集存在时间和空间的限制，因此如何在稀疏数据下精确识别异常交通行为是一个难题。
方法为了识别稀疏浮动车数据下的路段异常交通行为，本文提出了一种基于车流量和速度的交通行为识别方法。
2.1 数据预处理对浮动车数据进行处理，对数据间的间隔时间计算，并删除时间间隔大于3秒的数据。
然后进行空间上的统一，将区域划分成一定的格网，将每辆车所在的位置信息映射到对应的格网上，统计每个格网内的车辆数目作为该格网的车流量；同时，计算每辆车通过该格网所需要的时间，并计算速度。
2.2 聚类算法为了能够有效地进行车流量和速度的聚类分析，本文选择了K均值算法和RBF核聚类算法。
2.2.1 K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，该算法主要将数据分成K个类别，通过计算距离将每个数据归到与其最近的簇中。
本文利用K均值算法对车流量进行聚类，分为稠密区域和稀疏区域。
稠密区域是指车流量大于平均值的路段，稀疏区域是指车流量小于平均值的路段。
2.2.2 RBF核聚类算法RBF核聚类算法是一种基于核函数的聚类算法，该算法的本质是在高维空间的特征向量之间进行基于核函数的相似度计算，即将数据映射到高维空间并计算其距离。
基于多类型浮动车数据的高速公路路段速度修正模型
基于多类型浮动车数据的高速公路路段速度修正模型孙威巍;何兆成;陈锐祥;叶伟佳【摘要】考虑到存在多类型浮动车,且不同车型之间车辆性能等不同,为了获得更加准确的路段速度,本文区分车辆类型,使用人工神经网络技术对浮动车速度和高速公路路段速度进行了建模.利用广州机场高速上的浮动车数据进行验证,并与基于贝叶斯网络的方法进行比较.结果表明:修正前速度的平均绝对相对误差(MAPE)约为20％,平均绝对误差(ABS)约为8 km/h,修正后速度的平均绝对相对误差在10％以内,平均绝对误差在5 km/h以内,说明该方法具有较好的效果.【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(057)006【总页数】9页(P88-96)【关键词】多类型浮动车数据;路段速度修正;人工神经网络;高速公路路段速度【作者】孙威巍;何兆成;陈锐祥;叶伟佳【作者单位】中山大学智能交通研究中心, 广东广州510006;广东省智能交通系统重点实验室, 广东广州510006;中山大学智能交通研究中心, 广东广州510006;广东省智能交通系统重点实验室, 广东广州510006;中山大学智能交通研究中心, 广东广州510006;广东省智能交通系统重点实验室, 广东广州510006;中山大学智能交通研究中心, 广东广州510006;广东省智能交通系统重点实验室, 广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】U491路段速度是行驶在路段上所有车辆的平均速度，是重要的交通流参数，容易被人们理解和接受。
实时高速公路路段速度为高速公路交通状态评估，交通信息发布等领域提供了依据，因此获得准确的高速公路路段速度很有必要。
浮动车是配备GPS和无线通信装置的普通车辆，间隔一定的时间或距离将带有车牌、速度、方向、经纬度等信息的原始GPS数据传输到交通信息中心。
浮动车较线圈等检测器有覆盖范围大，成本低等优点，近年来发展迅速[1-2]。
因此，利用浮动车GPS数据来估计高速公路路段速度具有巨大的应用潜力。
基于低频浮动车数据的道路行驶时间估算与路径优化
基于低频浮动车数据的道路行驶时间估算与路径优化道路行驶时间估算与出行路径优化是智能交通的重要组成部分。
传统交通信息采集技术具有代价大、不易维护等诸多弊端。
随着智能交通技术的快速发展,浮动车技术成为一种获取交通流数据的重要手段,其具有数据覆盖面广、简单方便等优势。
常用的浮动车系统为低频采样数据,数据样本少,精度低。
论文提出一种基于低频浮动车数据的道路行驶时间估算与路径优化技术。
论文依托陕西省交通运输厅科研项目《基于已建交通信息化平台的西安交通拥堵缓解应用研究》。
首先,研究了基于低频浮动车数据的道路行驶时间估算算法,该算法包含了单车道路行驶时间的估算和多车融合道路行驶时间的估算。
在单车道路行驶时间的估算过程中,提出一种基于距离权重的位置-时间插值法来计算单车道路行驶时间,同时也给出了缺失道路的构建方法和存储策略,在保证对缺失道路行驶时间估算的同时提高算法执行效率。
在获取到所有单车道路行驶时间数据之后,给出了基于频数权重的多车融合道路行驶时间估算算法,降低了单车随机因素对道路行驶时间估算造成的误差。
其次,研究了最短路径优化技术。
根据用户出行的不同需求,论文分别提出了对应的最短路径优化算法。
(1)针对最短出行距离需求,提出了一种基于方向的启发式可回溯算法,算法在无需构建路网距离矩阵数据的情况下,可快速实现最短出行距离的路径优化;(2)针对最短出行时间需求,提出了一种基于历史数据预处理和道路重要节点标记相结合的动态路径优化算法,此算法在短时间内能够根据当前道路实时行驶速度,给出起点和终点之间的最短出行时间路线。
最后,对基于低频浮动车数据的道路行驶时间的估算和路径优化可视化系统进行了设计与实现,包括数据库的详细设计和功能模块接口详细设计,程序结构设计,并对系统功能进行了测试和分析。
结果表明,论文提出的道路行驶时间估算算法能比较准确的估算出道路行驶时间。
路径优化算法能够快速的给出最短路径优化结果。
论文研究过程中所实现的可视化系统也基本满足实时处理的要求,可以为出行者与交通部门提供很好的服务体系。
基于个性诊断的路段缺失速度值估计
基于个性诊断的路段缺失速度值估计邱珠成;蔡文学;黄晓宇;陈康【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2014(35)5【摘要】针对基于GPS的浮动车技术因无法做到对路网的时空间全覆盖导致部分路段实时交通状态缺失问题,提出基于热门路段个性化诊断(personality diagnosis base on popular road,PDPR)模型对各路段上的缺失速度值进行估计.使用K均值算法对所有原始数据作离散化处理,根据数据覆盖率对路段进行分类;以高覆盖率路段的速度数据为辅助,使用个性诊断算法(personality diagnosis,PD)对低覆盖率路段进行缺失速度估计,把估计值映射到连续型空间.实验结果表明,PDPR模型估计误差比PPCA (probabilistic principal component analysis)算法低32.84％,比滑动平均法低5.70％.【总页数】6页(P1797-1801,1806)【作者】邱珠成;蔡文学;黄晓宇;陈康【作者单位】华南理工大学经济与贸易学院,广东广州510006;华南理工大学经济与贸易学院,广东广州510006;华南理工大学经济与贸易学院,广东广州510006;中国电信股份有限公司广东研究院,广东广州510630【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于出租车GPS数据的路段平均速度估计模型 [J], 姜桂艳;常安德;李琦;伊峰2.基于探测车技术的路段平均速度估计模型 [J], 王力;张海;范耀祖3.基于ARMA模型的风功率数据缺失值估计方法 [J], 吕清泉;汪宁渤;张健美;王明松4.基于缺失观测值的锂电池剩余寿命估计方法研究 [J], 汪秋婷; 戚伟5.基于GPS的路段旅行时间和速度估计算法研究 [J], 沙云飞; 曹瑾鑫; 史其信因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于缺失数据的交通速度预测算法
基于缺失数据的交通速度预测算法
黄坤;孙未未
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)3
【摘要】交通速度预测是智能交通系统的基础,可以缓解交通拥堵,节约公共资源,提高人们的生活质量。
在真实情况下,采集到的交通速度数据通常存在缺失,而现有研究成果大多数只考虑了数据相对完整的场景。
文章主要针对缺失场景下的交通速度数据进行研究,捕捉其中的时空相关性,并对未来交通速度进行预测。
为了充分利用到交通数据的时空特征,提出了一种新的基于深度学习的交通速度预测模型。
首先,提出了“还原-预测”算法,先使用自监督学习方法让模型还原缺失数据,再对交通速度进行预测;其次,引入了对比学习的方法,使得速度时间序列的特征表示更鲁棒;最后,模拟了不同数据缺失率的场景,通过实验验证了所提方法在各种缺失率下的预测准确率都优于现有方法,并设计了实验对对比学习方法和不同的还原算法进行分析,证明了所提方法的有效性。
【总页数】9页(P72-80)
【作者】黄坤;孙未未
【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院;上海市数据科学重点实验室(复旦大学);上海智能电子与系统研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.数据缺失环境下基于DCTPLS-PCA的路网速度预测研究
2.基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测
3.基于缺失率的不完整就业预测数据填充算法
4.基于随机森林和神经网络的城市轨道交通列车速度预测算法
5.基于时空相关性的交通物联网缺失数据填补算法
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基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究的开题报告
基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究的开题报告一、研究背景道路交通是人们日常生活中不可或缺的一部分，而车辆行驶速度是道路交通的关键指标之一。
通过测量车辆行驶速度等数据，可以了解道路交通的运行情况，进而制定科学的交通管理措施。
因此，浮动车技术被广泛应用于测量车辆行驶速度、路段通行能力等交通运行状态指标的监测。
浮动车技术是一种通过配备GPS定位、行驶记录仪等设备装置在车辆上以测量车辆在道路上行驶速度和位置的技术。
当车辆行驶过程中，通过GPS定位和行驶记录仪收集到的数据可以用于反映车辆在不同路段的行驶速度和通行情况。
而这些数据可以被用于交通运行状态的监测和研究，而这些研究对于制定科学合理的交通管理措施具有重要意义。
二、研究目的本次研究的目的是通过对浮动车技术的应用，了解当前城市道路的交通运行状态和车辆行驶速度分布情况，进而分析影响车辆行驶速度的因素，为制定更加科学的交通管理措施提供参考。
三、研究方法1. 浮动车技术的使用：采用GPS定位和行驶记录仪等设备装置在车辆上、通过大量测量车辆在道路上行驶速度和位置等数据，对车辆行驶速度分布情况进行分析。
2. 现场调查研究：在采集到大量车辆行驶速度等数据的基础上，对道路交通拥堵的具体情况进行实地观察和记录，进一步分析交通拥堵的成因和规律。
3. 统计学分析：通过对大量采集到的行驶速度数据进行统计学分析，探讨车辆行驶速度与路段长度、车流密度、道路线型等因素之间的关系，挖掘导致交通拥堵的因素和规律。
四、研究内容本次研究主要包括以下内容：1. 对浮动车技术的原理、技术实现及优点进行深入了解。
2. 调查研究道路交通拥堵情况，统计车辆行驶速度分布情况，并对数据进行统计学分析。
3. 分析车辆行驶速度与路段长度、车流密度、道路线型等因素之间的关系，探讨导致交通拥堵的因素和规律。
4. 探讨浮动车技术在交通管理和交通规划方面的应用前景。
五、研究意义本次研究有以下意义：1. 通过对城市道路交通运行状态和车辆行驶速度的分析和研究，为制定更加科学合理的交通管理措施提供参考。
基于浮动车的高速公路路况分析及动态路径规划研究的开题报告
基于浮动车的高速公路路况分析及动态路径规划研究的开题报告一、研究背景与意义高速公路作为现代快速交通运输方式的代表，其在我国的发展已经十分成熟。
随着高速公路车流量的不断增加，如何提高该交通运输方式的安全性、可靠性以及效率性等方面的问题也逐渐成为了重要研究领域之一。
随着车联网技术的快速发展，浮动车技术得到广泛应用，通过对浮动车数据的分析可以实现对高速公路路况的监测和预测，进而实现高效的动态路径规划，有助于提高高速公路的交通安全和运行效率。
二、研究内容本研究的重点是设计和实现一个基于浮动车的高速公路路况分析和动态路径规划系统，具体内容如下：1.浮动车数据采集和处理：利用车载终端等联网设备采集高速公路浮动车的位置、速度、加速度等数据，并进行初步处理和过滤，得到有效数据。
2.高速公路路况分析：基于采集到的浮动车数据，结合路网信息和交通历史数据，建立高速公路路况分析模型，实现对高速公路路况的实时监测和预测。
3.动态路径规划：通过对实时路况数据的分析，对高速公路的行驶状态和拥堵情况进行判断，优化车辆行驶路径，减少交通拥堵，提高行驶效率。
4.系统实现：将上述三个模块进行整合，实现完整的基于浮动车的高速公路路况分析和动态路径规划系统，并进行实际应用和测试。
三、研究方法本研究采用以下方法：1.浮动车技术：通过在特定区域内车载终端等设备采集车辆行驶数据，实现高速公路路况的实时监测和预测。
2.数据挖掘：将采集到的浮动车数据结合路网信息和历史交通数据，通过数据挖掘等方法，对高速公路路况进行分析和预测。
3.动态路径规划：根据高速公路路况分析结果，优化车辆行驶路径，实现高效的动态路径规划。
四、论文结构安排本研究论文共分为七个部分。
第一部分：绪论，主要介绍了研究背景、意义和研究内容，阐述了本研究的主要目的和研究方法。
第二部分：相关技术和理论，介绍了浮动车技术、数据挖掘方法以及路径规划等相关技术和理论。
第三部分：浮动车数据采集和处理，详细阐述了采集高速公路浮动车数据的方法和过程，以及数据的初步处理和过滤。
基于GPS浮动车的道路交通服务水平实时评估研究的开题报告
基于GPS浮动车的道路交通服务水平实时评估研究的开题报告一、选题的背景和意义：道路交通服务水平（Road Service Level，RSL）是衡量交通运输系统效能和品质的重要指标，也是道路交通管理部门制定政策、开展管理和优化运输资源配置的基础。
目前，RSL的评定主要通过对现场交通情况的观察和统计数据的分析得出，缺乏实时性、精准性和全局性，难以真实地反映道路交通情况的变化。
因此，使用先进的技术手段实现RSL实时评估具有重要的现实意义和发展前景。
基于全球定位系统（Global Positioning System，GPS）的浮动车技术，可以实时记录车辆的运行轨迹、速度和时间等关键信息，并将其传输至网络中心进行分析和处理。
该技术具有数据量大、数据更新快和数据精度高等优点，可以实现RSL实时评估，为交通管理部门的决策提供有力依据。
二、研究目的和内容：本研究旨在基于GPS浮动车技术，建立道路交通服务水平实时评估模型，通过对车辆运行轨迹、速度和时间等数据的分析，实现对道路交通情况的实时监测和评估。
具体研究内容包括：1、对GPS浮动车技术和RSL评估方法进行研究和综述，明确研究的理论和方法基础；2、建立道路交通服务水平实时评估模型，包括数据采集、数据处理和数据分析等环节；3、实现道路交通服务水平实时评估系统的构建，利用网络中心实时监测并反馈交通状况；4、通过实地测试及数据分析，验证所开发的系统的准确性和可行性。
三、研究方法和方案：本研究采用文献综述法、实地观测法、数据分析法和系统设计法等多种研究方法，具体研究方案包括：1、对GPS浮动车技术和RSL评估方法进行文献综述，明确技术和方法的优缺点和适用范围；2、选择适当的数据采集设备并进行现场安装测试，确保数据采集的准确性和实时性；3、数据处理和分析采用常用的算法和模型，包括数据清洗、数据分类和数据聚类等操作；4、利用现有的计算机技术进行系统设计和实现，确保系统的用户友好性和交互性。
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（． １ 同济大学 测量 与国土信息工程系 ， 上海 ２ ０ ９ ；２ 现代工程测量国家测绘局重点实验 室， ００ ２ ． 上海 ２ ０ ９ ００２
３ 同济 大 学 交 通 工 程 系 ， 海 ２ ０ ９ ） ． 上 ０ ０ ２
ｉ ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｉ ｔ ｎ ｅ ｉ ｉ ｔ ｆ ｔ ｅ ｖ ｌ ｃｔ ｓ ｉ ｉ ｅ ｉ ａ ｉ ｍａ ｏ 摘 要 ： 绍 了浮 动 车 数 据 （ Ｃ 的基 本 概 念 ， 出 了 浮 动 车 ｗｈ ｌ ｈ ｅ ｓｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｒ ｌ ｂｌ ｙ ｏ ｈ ｅｏ ｉｙ ｅ ｔ ｔ ｎ 介 Ｆ Ｄ） 给
方 法 ． 种 方法 主要 通 过 采 集 大 量 分布 的移 动 车辆 这 的位 置 、 速度 和方 向等 信息 ， 而确 定 路 网 中实 时通 从 行 速 度 ． 如 ， 过 处 理 车 辆 内置 的 全 球 定 位 系统 例 通 （ Ｐ ） 取 的 信 号 ， 获 取 大 量 的 车 辆 的位 置 和速 Ｇ Ｓ获 可 度信息， 这些 数 据 对 于 交 通 规 划 和管 理 以及 建立 智
Ａｕ ｇ．２０ ０ １
文 章 编 号 ： ２３３ ４ ２ １ ） ８１ ５ —６ ０ ５ —７ Ｘ（０ ０ ０ —２ ５０
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浮 动 车数 据 缺 失 道 路 的速 度 推估 模 型 与 实现
ａ ａａ：ｖ ｌ ｃｔ ｓｉ ｔ ｎ ｃ ｒｄ ｔ ｅ ｏ ｉｙ ｅ ｔｍａ ｉ ｏ
概率 和状 态误 差的分布概 率 ， 以此分析 了结 合空 问关 系的 并
多元线性回归模型的适用 性和可靠性 ． 最后 以上海城 区为 例，
一
给出了基于该方法完整的道路速度的推估与路况发布实例 ．
第 ３ 第 ８期 ８卷
２１ ０ ０年 ８月
同 济 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自 Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｏ ６ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎ ｒ ＩＡ Ｃ Ｅ Ｃ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＴ Ｎ Ｊ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ （ Ａｒ Ｒ Ｉ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｉ
Ｖｏ ． ． １３８ ＮＯ ８
数据预处 理及 与地 图匹配的基本流程 ． 在对 浮动 车数据在路 网中覆盖率分 析 的基 础上 ， 当路 网 中浮 动 车数 据 出现 缺 失
时 ， 用 海 量 的 路 况 历 史 数 据 库 ， 出基 于 路 段 空 间 关 系 的 利 提
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关键 词 ： 网 ；多元 线 性 回归 ； 动 车 数 据 ；速度 推估 路 浮 中 图 分 类 号 ： ０ ； １ Ｐ２ ８ Ｕ ４ ２ 状 态 可 通过 定 点 的监 测
设 备获 得 ， 比如线 圈或 视频 系统 ， 而仅 通 过这 些 监 然 测设 备很 难 准确得 到 道路 上车 辆 通行 速 度 和流 量数
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据 ｌ ． 实上 ， １事 ］ 对交 通 流在空 间和 时 间进 行 的传 统 观 测 手段 已经很 难完 整 地反 映交 通 状态 在 微 观 和宏 观 上 的复 杂性 ． 近 年来 ， 动态 传 感 器 技 术 广 泛 地 应 用 于许 多交
通 状 态 的 识 别 中． 动 车 数 据 （ｌａｉｇ ｃｒｄ ｔ ， 浮 ｆ ｔ ａ ａａ ｏ ｎ Ｆ Ｄ）技 术就 是 一种 用 于 确 定 道 路 网 中路 段 速 度 的 Ｃ
道路速度多元 线性 回归推估模型 ， 并推 出了按周 天分类 的模 型系数 ． 根据实测检 验结 果 ， 到 了该 方法 速度误 差 的分 布 得
Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｔ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ：ｒ ａ ｅ ｗｏ ｋ；ｍｕ ｔ ｌ ｅ ｒ ｒ ｇ ｅ ｓｏ ｌ —ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｉｎ；ｆｏ ｔ ｇ ｉ ｎ ｌａ ｉ ｎ
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