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采用低频浮动车数据的行程时间估计
被引量：
4
1
作者
曲鑫
林赐云
+2 位作者
杨兆升
商强
程泽阳
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期30-34,共5页
为解决利用低频浮动车数据进行路径行程时间估计时精度不高的问题,从分析浮动车数据特征的角度出发进行行程时间分布的估计,提出并讨论利用浮动车数据估计行程时间的潜在误差,针对每种潜在误差提出修正模型,并选取上海市长寿路部分路段...
为解决利用低频浮动车数据进行路径行程时间估计时精度不高的问题,从分析浮动车数据特征的角度出发进行行程时间分布的估计,提出并讨论利用浮动车数据估计行程时间的潜在误差,针对每种潜在误差提出修正模型,并选取上海市长寿路部分路段进行实证分析,利用1 500辆出租车数据,对各种修正方法下的行程时间进行估计,与改进内插值估计方法进行对比,并与车牌识别装置提供的直接行程时间估计结果进行相似性分析.结果表明:所有误差均修正的行程时间估计与改进内插值方法相比,平均估计精度提高9.5%,且估计的中位数、25%分位数和75%分位数与车牌识别方法有较高的匹配度.考虑低频浮动车数据误差修正的行程时间估计可以改善估计的精度,可提供有效的行程时间信息.
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关键词
交通工程与交通管理
低频浮动车
数据
误差修正模型
车
牌识别
行程时间估计
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职称材料
基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法
被引量：
6
2
作者
谷远利
陆文琦
邵壮壮
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期585-592,共8页
针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相...
针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求.
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关键词
低频浮动车
地图匹配
多目标遗传算法
动态时间规整
A^*算法
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职称材料
面向复杂路网低频GPS采样数据新型地图匹配算法
被引量：
3
3
作者
黄振锋
乔少杰
+5 位作者
韩楠
元昌安
许源平
曹亮
覃晓
魏军林
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期495-500,共6页
大数据时代低频采样交通轨迹数据呈指数级增长,准确、高效地对复杂路网中产生的海量低频浮动车数据进行地图匹配对出租车载客热点和路线推荐具有重要意义。基于上述考虑,提出了一种基于曲线拟合的改进算法,对缺失的轨迹数据和路网数据...
大数据时代低频采样交通轨迹数据呈指数级增长,准确、高效地对复杂路网中产生的海量低频浮动车数据进行地图匹配对出租车载客热点和路线推荐具有重要意义。基于上述考虑,提出了一种基于曲线拟合的改进算法,对缺失的轨迹数据和路网数据分别使用插值和均值化的方法进行补全,利用Geohash技术对路网和轨迹数据进行存储和搜索,充分考虑车辆速度和道路限速因素,使用轨迹点后向向量和路段向量对路候选段进行分析,设计综合评价函数得到最优匹配结果。实验结果表明,与传统垂直投影算法和曲线拟合算法进行对比,所提曲线拟合算法准确率较高,时间效率得到显著提升。
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关键词
地图匹配
复杂道路网络
低频浮动车
数据
曲线拟合
Geohash
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职称材料
题名
采用低频浮动车数据的行程时间估计
被引量：
4
1
作者
曲鑫
林赐云
杨兆升
商强
程泽阳
机构
吉林大学交通学院
汽车动态模拟国家重点实验室(吉林大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金青年基金(51308248)
文摘
为解决利用低频浮动车数据进行路径行程时间估计时精度不高的问题,从分析浮动车数据特征的角度出发进行行程时间分布的估计,提出并讨论利用浮动车数据估计行程时间的潜在误差,针对每种潜在误差提出修正模型,并选取上海市长寿路部分路段进行实证分析,利用1 500辆出租车数据,对各种修正方法下的行程时间进行估计,与改进内插值估计方法进行对比,并与车牌识别装置提供的直接行程时间估计结果进行相似性分析.结果表明:所有误差均修正的行程时间估计与改进内插值方法相比,平均估计精度提高9.5%,且估计的中位数、25%分位数和75%分位数与车牌识别方法有较高的匹配度.考虑低频浮动车数据误差修正的行程时间估计可以改善估计的精度,可提供有效的行程时间信息.
关键词
交通工程与交通管理
低频浮动车
数据
误差修正模型
车
牌识别
行程时间估计
Keywords
traffic engineering and traffic management
low-frequency floating car data
error correction model
license plate recognition
travel time estimation
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法
被引量：
6
2
作者
谷远利
陆文琦
邵壮壮
机构
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期585-592,共8页
基金
北京市科技计划资助项目(Z121100000312101)
文摘
针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求.
关键词
低频浮动车
地图匹配
多目标遗传算法
动态时间规整
A^*算法
Keywords
low-sampling-rate floating car
map matching
multi-criteria genetic algorithm
dynamictime warping (DTW)
A^* algorithm
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
面向复杂路网低频GPS采样数据新型地图匹配算法
被引量：
3
3
作者
黄振锋
乔少杰
韩楠
元昌安
许源平
曹亮
覃晓
魏军林
机构
成都信息工程大学网络空间安全学院
成都信息工程大学软件工程学院
成都信息工程大学软件自动生成与智能服务四川省重点实验室
成都信息工程大学管理学院
广西教育学院
南宁师范大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期495-500,共6页
基金
四川省高校人文社会科学重点研究基地科研项目(JGYQ2018010)
国家自然科学基金资助项目(61802035,61772091,61962006)
+2 种基金
四川省科技计划资助项目(2019YFS0067,21JCQN2019,2020YFG0153,20YYJC2785,2020YJ0481,2020YFS0466,2020YJ0430,2020JDR0164)
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFDA138005)
四川高校科研创新团队建设计划资助项目(18TD0027)。
文摘
大数据时代低频采样交通轨迹数据呈指数级增长,准确、高效地对复杂路网中产生的海量低频浮动车数据进行地图匹配对出租车载客热点和路线推荐具有重要意义。基于上述考虑,提出了一种基于曲线拟合的改进算法,对缺失的轨迹数据和路网数据分别使用插值和均值化的方法进行补全,利用Geohash技术对路网和轨迹数据进行存储和搜索,充分考虑车辆速度和道路限速因素,使用轨迹点后向向量和路段向量对路候选段进行分析,设计综合评价函数得到最优匹配结果。实验结果表明,与传统垂直投影算法和曲线拟合算法进行对比,所提曲线拟合算法准确率较高,时间效率得到显著提升。
关键词
地图匹配
复杂道路网络
低频浮动车
数据
曲线拟合
Geohash
Keywords
map-matching
complex road network
low-frequency floating car data
curve fitting
Geohash
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用低频浮动车数据的行程时间估计
曲鑫
林赐云
杨兆升
商强
程泽阳
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法
谷远利
陆文琦
邵壮壮
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向复杂路网低频GPS采样数据新型地图匹配算法
黄振锋
乔少杰
韩楠
元昌安
许源平
曹亮
覃晓
魏军林
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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