基于浮动车的路况分析算法

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基于浮动车的城市道路行程时间预测算法研究

收稿日期：１２０—１２０２— ３基金项目：海市科技启明星计划Ｂ类（０Ｂ４２０）上１Ｑ１０４０
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的偏差ｆ＇Ｉｉｄ。ｒ．ｆ
２基于ＧＳ采集的动态路段行程时间数据。Ｉ）ＰＤ号为ｌ的路段，３个时间间隔浮动车获得的行程时前
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通参数较多；一类是基于路段上的时间预测模型，虽适应性弱，但模型简单且易于标定。装载ＧＳ的浮动车在社会交通流中比重越来越Ｐ高，已成为主要的行程时间采集手段。本论文研究基于浮动车的城市道路路段行程时间预测算法，充分利用各出租车公司的ＧＳ的历史路段行程时间数据资Ｐ
关键词：市道路；路交通流；动车数据；市道路路段；程时间预测城道浮城行
中图分类号：４１Ｕ９
文献标识码：Ａ
文章编号：０４— ６５（０１００８０１０４５２１）２— ００— ３
间隔下平均路段行程时问的静态预测ｍｃ．ｄ
（）３每一估计
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基于浮动车技术的城市路况计算方法_章威

DO I :10.16097/j .cnki .1009 -6744.2007.01.007
第7卷第1期
交通运输系统工程与信息
2007 年 2 月
Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
文章编号 :1009-6744 (2007)01-0043-07
Abstract : Urban traffic situation information is the basis of effective traffic guidance and traffic control .It is usu-
ally expressed by average speed and average travel time of the vehicles on the road.This paper proposes the urban
(1.College of Traffic and Communications, South China University of Technology , Guangzhou 510640 , China ; 2.Guangzhou Traffic Information Investment Business and M anagement Limited Company , Guangzhou 510033, China)
V1
V0 V1 V2
(1)
1 V1
=
S1 S
S 0 V2 +S 2 V0 S 1 V0 V2
+
1 V1
目标路段的平均速度可以表示为
(2)

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。

基于浮动车技术的城市路况计算方法

Ａｂｓｒｃ：Ｕｒａｒｉｓｔａｉｎｉｏａｉｎｉｈａｉｆｅｅｔｖ衄ｔａｔｂｎｔａ％ｉｔｎｒｔｏｓｔｅｂｓｓｏｆｃｉｅｌｕｏｆｍｃｇｄｎｅａｄｔｆｉｏｔｏ．ＩｓＵＵｕｉａｃｎａｃｃｎｒ１ｔｉＳ－ｒ
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文章编号：１０．７４（０７０．４．７０９６４２０）１０３００
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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

浮动车法的原理和过程

浮动车法的原理和过程在交通领域，为了获取准确的交通信息，研究人员开发了多种方法，其中浮动车法是一种非常有效的手段。

浮动车法是一种通过特定车辆的运行数据来推算道路上交通状况的技术。

浮动车，顾名思义，就是在道路上行驶的、具有特定功能的车辆。

这些车辆通常配备了先进的定位和通信设备，能够实时记录车辆的行驶速度、位置、行驶时间等信息，并将这些数据传输到数据处理中心。

浮动车法的原理基于这样一个简单的想法：通过对一辆或多辆浮动车在道路上的行驶情况进行分析，可以推断出整个路段的交通流量、平均车速等重要交通参数。

想象一下，一辆浮动车从 A 点出发驶向 B 点。

在行驶过程中，它会不断记录下经过每个路段所花费的时间以及行驶的距离。

如果这段路畅通无阻，车辆就能以较高且稳定的速度行驶，花费的时间相对较短；反之，如果道路拥堵，车辆的速度会降低，行驶相同的距离就需要更长的时间。

基于这些数据，我们可以计算出车辆在不同路段的平均行驶速度。

假设浮动车在一段长度为 L 的路段上行驶，起始时间为 t1，到达终点的时间为 t2，那么这段路的平均车速 V 就可以通过公式 V ＝ L ／（t2 t1) 计算得出。

但仅仅依靠一辆浮动车的数据来评估交通状况是不够准确的，因为可能存在特殊情况，比如这辆车在行驶过程中遇到了意外的交通事件或者驾驶员的驾驶习惯与众不同。

为了提高数据的准确性和可靠性，通常会同时使用多辆浮动车进行监测。

多辆浮动车的数据可以相互补充和验证。

比如，在同一时间段内，多辆浮动车在同一路段上的行驶速度都较慢，那么就可以较为确定地判断该路段处于拥堵状态；如果多辆浮动车的速度差异较大，可能说明该路段的交通状况不稳定或者存在局部的交通干扰因素。

在实际应用中，浮动车法的过程大致可以分为以下几个步骤：首先是浮动车的选择和装备。

选择的车辆要具有代表性，能够涵盖不同的车型和驾驶行为。

车辆需要安装高精度的定位设备，如 GPS 系统，以及能够实时传输数据的通信设备，如移动网络模块。

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。

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。

然而实时道路交通状态的获取是各个工作开展的前提，而道路交通状态检测的方法主要分为固定检测方法和浮动车动态检测法。

基于GPS 浮动车的动态检测方法随着全球卫星定位系统（GPS、北斗、格罗纳斯等）和智能交通的发展，车载定位监控和导航系统成了智能交通系统的一个重要热点，越来越多的车辆安装了GPS 车载终端。

采用浮动车检测分析方法，对安装了车载终端的车辆实现全天候、全地域获取车辆的实时定位信息（包括经纬度、速度、时间、方向等信息）。

这些车辆实时定位数据具有地域分布范围广、数据量大、精度高等特点，是获取道路实时交通状况的非常有效的数据来源。

采用GPS 浮动车动态获取路况信息也存在一些缺陷，因高大建筑、隧道、树木等对卫星定位信号的遮挡，会在部分区域造成GPS 检测盲区，影响检测效果。

基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法_张志平

２．２高速公路网小区间划分首先将高速公路路段划分成长度范围在２００
～５００ｍ之间的小区间，区间长度的具体取值依据空间检测精度的要求和ＦＣＤ覆盖强度确定。空间检测精度要求越高，ＦＣＤ覆盖强度越大，则区间长度越短；反之越长。一般只对高速公路主线作小区间划分，出入口匝道、立交连接／转向匝道因为长度较短、曲率半径较小，不在检测范围之内。２．３路段匹配和区间参数计算
检测流程如图１，完整的高速公路拥堵检测算法主要包含区间划分、ＧＰＳ匹配、区间状态计算和填补等步骤。
图１基于ＦＣＤ的高速公路拥堵检测方法流程Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｂｅｃａｒｄａｔａ
基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法 ——— 张志平汪向杰林航飞
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基于浮动车数据的高速公路拥堵检测方法
张志平１汪向杰２林航飞１
（１．同济大学交通运输工程学院上海２０００９２；２．上海优途信息科技有限公司上海２００４３３）
态分段思想提出的基于ＦＣＤ数据的高速公路拥堵检测方法。算法首先对高速公路路段进行了动态分段，按需将其动态划分为一定长度的检测区间，然后计算每个检测区间内的交通参数，得到高速公路（网）的交通状态。
过１５ｍｉｎ，或区间车速小于２０ｋｍ／ｈ，持续时间大度来满足检测准确率和误报率方面的要求。

基于浮动车的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

基于浮动车的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法龚珊*尹相勇朱爱华(北京交通大学交通运输学院，北京 100044)摘要: 本文以浮动车数据为信息来源，利用路段上返回的浮动车数据，建立了卡尔曼滤波模型，进行以5min 为一个时段的路段行程时间的短时预测。

并基于杭州市浮动车数据，进行了路段行程时间预测的实例分析，验证了模型的有效性。

关键词: 路段行程时间浮动车卡尔曼滤波Link Travel Time Prediction Method Based on Kalman Filtering and ProbeVehicleGong Shan Yin Xiangyong Zhu Aihua(The school of traffic and transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China )Abstract ：In this paper, based on the data of probe vehicle on the road, we apply Kalman filtering to establish a new model, which can predict the link travel time using 5 minutes as a time interval. Finally we give a demonstration of link travel time prediction to verify models’ validity based on the floating car date gathered from Hangzhou. Keywords: link travel time, probe vehicle, kalman filtering1 引言路段行程时间预测是交通流诱导系统的重要研究内容之一，目前国内外关于实时行程时间预测的研究成果较多，主要有历史趋势、时间序列、参数回归模型、卡尔曼滤波模型、神经网络等几种方法，大多是对传统方法的改进和对模型参数标定方法的探讨[1~4]。

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析长春市是东北地区的重要城市，也是吉林省的省会，随着城市化的发展，交通拥堵问题日益突出，给市民出行带来了不便。

为了更好地了解长春市的交通运行状态，我们可以利用浮动车数据进行分析。

首先，我们可以从交通拥堵情况入手。

通过浮动车数据，我们可以实时监测道路上车辆的数量、速度等信息，从而判断出哪些道路存在拥堵情况。

例如，通过分析浮动车数据可以发现在上班高峰期，主干道和交叉口容易出现拥堵现象，这些信息对于交通管理部门来说是非常有价值的，可以及时采取措施进行疏导。

其次，我们可以分析公交运行情况。

通过浮动车数据，我们可以了解公交车的实时位置和运行状态，从而评估公交的准点率和运行速度。

如果发现一些线路频繁出现晚点情况，就可以及时调整班次或者路线，提高乘客的出行体验。

此外，我们还可以通过浮动车数据来评估停车场的利用率。

长春市的停车位资源相对紧张，通过分析浮动车数据可以了解停车场的使用情况，哪些停车场容易满员，哪些地方可以新增停车位等信息，为停车管理提供参考。

另外，我们还可以利用浮动车数据来进行交通规划。

通过分析车辆的流动轨迹和密度分布，可以为城市规划部门提供数据支持，为道路建设、交通信号灯设置等提出可行性建议。

同时，还可以通过浮动车数据评估新交通工具的需求情况，比如共享单车、电动汽车等，为新型交通工具的推广提供依据。

综上所述，利用浮动车数据进行城市交通运行状态分析是非常有必要的。

通过对数据的分析，可以及时发现问题，为城市交通管理提供科学依据，提高交通的效率和便利性，让市民出行更加便捷和舒适。

希望长春市交通管理部门能够充分利用浮动车数据，不断优化交通管理措施，为市民提供更好的交通服务。