基于GPS定位数据的高速公路换道特征分析与行为识别

为了实现对高速公路微观状态的监测,需要对车辆换道行为进行识别.利用车载GPS定位数据获取车辆换道参数,并分析换道车及其周围车辆在换道时的参数统计分布特征,提取换道行为表征参数,建立了基于隐马尔可夫的换道行为识别模型.结果表明:利用该模型可以实现对驶出换道、驶回换道和车道保持行为的较好识别,且能在换道发生后1s识别出换道行为,准确率高达92%.为后期实时换道预警提供参考.

基于移动GPS定位数据的交通枢纽吸引范围研究

地铁站点吸引范围的测算对轨道线网规划具有重要的意义。本文结合移动数据和GIS(地理信息系统),以劲松地铁站为例,对站点的吸引范围进行分析。首先从问卷角度分析劲松地铁站的乘客吸引范围,对步行乘客的吸引范围在路程1.2km以内,对公共汽车换乘乘客的吸引范围在5km,并作出路网示意图;并利用移动数据获得乘客出行的地理坐标以及每个坐标点所对应的具体时刻。进而将路网示意图和坐标点位置图相结合,分析不同换乘方式下劲松地铁站的吸引范围,即劲松地铁站对步行乘客的吸引范围在路程1.1km以内,对公共汽车换乘乘客的吸引范围在1.1~4.5km,为地铁的规划者和决策者提供参考。

基于小波分析的GPS定位数据降噪仿真

介绍了小波降噪原理及基本算法,描述了阈值规则的选取、小波基以及分解层数对降噪效果的影响。给出了判断降噪效果的定量标准,用Matlab对含噪GPS数据分别以不同阈值规则、小波基和分解层数进行降噪处理,并对降噪效果进行比较,得出航天测控GPS数据降噪的最佳方案。

基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别方法研究

交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留。为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法:首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动-静止状态,算法同步实现了定位点时空密度双重聚类约束与聚类边界弹性需求,对个体运动状态识别效果更佳;其次,建立支持向量机模型进行交通方式换乘点识别,有效解决了起讫点、信号控制、交通拥堵等停留对换乘停留造成的干扰;最后,从出行链视角出发,提出了基于序列相似度算法的误差回溯自检与优化模型,能够有效修复换乘点漏识别与错误识别问题。此外,在成都市开展了大范围实测试验,由150名志愿者采集了近2 160 h得到的777.6万条数据被用于技术实证评估。试验结果表明:所述方法对交通方式换乘点平均识别准确率达89.3%,换乘时间平均识别误差控制在20 s以内;与既有空间聚类、小波分析算法相比,换乘点识别精度提升近10%,换乘时间误差最大可降低20 s以上,算法适用性与效果更佳。研究成果可为基于活动的交通需求模型演进提供数据支撑,为交通规划与管理部门决策提供技术支持。

基于GPS数据的公交站运行状态分析

为有效提高公交站点的运行效率,对公交站的运行状态进行识别、预测及影响因素分析,以中国西安市公交车全球定位系统轨迹数据为例,建立平均服务时间和服务车数特征参数反映公交站的运行状态,并通过分析站点内公交车辆速度、里程及加速度之间关系计算站台服务时间.使用Hopkins统计量和轮廓系数分析可聚性和聚类数,结合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对公交站运行状态进行识别分类.构建SMOTEENN-XGBoost(synthetic minority oversampling technique edited nearest neighbours-extreme gradient boosting)站点运行状态预测模型,引入可解释机器学习框架SHAP(Shapley additive explanation)分析站台属性、道路及环境对模型的影响.结果表明,公交站运行状态可分为3类,类型Ⅰ的平均服务时间最长,类型Ⅱ的平均服务时间和服务车数最少,类型Ⅲ的服务车数最多;所建立SMOTEENN-XGBoost模型的准确率为94.68%,精确率为94.69%,召回率为91.04%,F1分数为92.26%,与极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、逻辑回归(logistic regression,LR)、随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)和k近邻(k-nearest neighbors,KNN)5种模型对比,本模型能够精准预测站点运行状态;对站点运行状态具有影响作用的因素按照重要程度由大到小依次为线路数、有无公交专用道、泊位数、站台设置方法、站台几何形状、车道数、站台设置位置、是否工作日、时段及天气类型.研究结果可为公交站点设计优化提供一定参考依据.

基于GPS数据的危险品运输车辆行程链聚类研究

为帮助政府相关部门精细化监管危险化学品运输,提出一种基于全球定位系统(GPS)数据的危险品运输车辆行程链聚类分析框架。设置时空阈值,从GPS数据中提取车辆基站和中途有效停车点,生成危险品运输车辆行程链;在计算行程链数、平均停车点数、平均行程链停车时长和平均行程链距离等已有指标的基础上,使用平均行程风险和平均停车点风险衡量危险品运输车辆行程风险;以行程链特征为聚类指标,轮廓系数与误差平方和为评估指标,比选K-Means、K-Means++、PAM、FCM这4种算法的行程链聚类效果;通过实际案例分析验证框架的可行性。结果表明:K-Means++算法效果最佳,危险品运输车辆被分为化工园区接驳(44.19%)、城际运输(31.42%)、城市配送(13.23%)、场站接驳(9.76%)和非工作状态(1.40%)5类。

基于GPS/INS的图像目标实时定位方法研究

为了得到高精度的定位图像 ,采用目前广泛应用的全球定位系统 ( GPS)和惯性导航系统( INS) ,结合连续成像设备 ,进行图像目标的实时三维定位。为提高定位精度 ,将 GPS定位数据和INS姿态数据进行融合 ;应用空间几何以及误差反传 ,提高垂直精度。通过试验 ,定位精度小于1 m,能够满足要求。

基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型

为改善浮动车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据因采集过程中受到干扰造成数据缺失问题,通过分析法研究了浮动车GPS数据与交通流状态和道路线形之间的关联性,提出一种基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型,该模型针对随机森林算法插补过程中,因自身的随机性而引起插补结果具有波动性问题,在结果输出部分引入权重因子,通过线性优化算法,调节权重因子大小使输出结果波动性降低的同时满足道路线形特征。实验对6名志愿者21 d的出行轨迹数据进行插补。结果表明:所构建的模型平均误差为12.3 m,相较于随机森林模型、决策树模型和线性回归模型分别减少14.9、24.3、239.3 m,可见采用优化随机森林算法建立的插补模型有效提升了浮动车GPS数据插补精度,为交通状态分析、地图匹配等应用提供数据基础。

基于GPS／地图匹配的车辆跟踪算法研究

采用地图辅助位置择近和速度择角的算法来修正车辆定位数据。结果表明,利用地图匹配估计对GPS定位数据进行修正后,使系统具有高精度定位的同时,也具备了一定的导航功能。

基于GSM及GPS的物流运输管理系统的设计和实现分析

本文分析了基于GSM及GPS的物流运输管理系统设计实现的关键技术。由于GSM/GPRS&GPS工业模块及GSM MO-DEM的出现,物流企业可通过本系统,实现全面跟踪货运车辆与货物的运输情况,使客户可以随时了解车辆与货物的位置与状态,保障整个物流过程的有效监控与快速运转。

基于GPS测量资料的环渤海区域地壳运动模型建立

针对建立区域性地壳运动模型的迫切需要,本文使用"中国大陆构造环境监测网络"GPS监测数据,利用欧拉矢量、局域欧拉矢量和最小二乘配置法三种方法建立环渤海地区地壳运动模型,对比分析各自的精度和特点,最后利用最小二乘配置方法建立了1°×1°环渤海地区速度场模型。实验结果表明:局域欧拉矢量的方法在小区域范围内,相对于欧拉矢量方法能更加有效地拟合插值点运动速度;最小二乘配置模型对比传统欧拉矢量建立的刚性模型,拟合精度更高。

数据仓库在智能公交中的应用

利用数据仓库、数据挖掘技术分析智能公交车载终端上传的到、离站GPS数据,提高公交智能化水平.分析结果可以为公交行业营运管理提供有效的参考依据,用以组织和指导公共汽车运营生产过程,从而保证城市公交系统得以充分实现生产作业性计划,保障日常运营的高效管理、规划和调度的科学决策分析.

基于多源数据的网络约租车与出租车运营特征分析

提出了以出租车计价器数据、出租车GPS数据与网络约租车订单数据为基础的运营强度、时空分布等运营特征指标分析模型,构建了基于分区均衡系数的出租车需求空间分布评价指标.结果表明:网络约租车的日均载客次数、载客里程以及载客时间明显低于出租车,运营强度仅为传统出租车的40%,两者次均载客里程、载客时间无明显差异;网络约租车订单主要集中在早晚高峰以及夜间时段,约占总订单量的50%以上,其服务热点载客区域与出租车服务对应的热点区域大部分吻合,对城市外围区域出租车供给紧张区域补充作用显著,高峰时段均衡系数最高可提升9%.本文可对出租车行业的科学管理和服务提升提供有效支撑.

基于公交刷卡数据的城市通勤时空分析

目前大部分公交卡仅用于收费,刷卡记录中不包含乘客的出行站点信息,无法研究乘客的空间出行特征。为了获取乘客的上车站点,将公交刷卡数据和GPS定位数据相匹配,增加到离站弹性阈值,改进传统的上车站点推导算法;通过对公交刷卡行为进行分析,将乘客个体融入到公交乘客整体中,提出下车站点推导算法;在此基础上提出出行时间链的概念,结合PTD模型来识别通勤乘客。以青岛市西海岸新区的公交大数据为例验证了该算法的可行性,并对其进行了通勤时空分析。

海水浴场监测信息化带动监测手段的自动化数据传输的多样化

海水浴场的气象、水文、水质等环境状况的监测、观测、预报，是一项与公众健康密切相关的公益性事业。国家海洋局自2002年开展此项工作以来，通过对海水浴场环境要素的监测、观测并进而对海水浴场的健康程度作出评价，定期通过各种媒体向公众发布浴场水质等级指标，为海洋经济和社会公众服务，受到广大游客和浴场当地政府及各有关方面的普遍欢迎。然而，这项公益事业却是建立在相对落后的技术手段上，实现自动化现场实时监测，成为提高预报质量迫切的需要。

使用者行为视角的城市公园场景优化研究

城市公园是健康城市生态系统中至关重要的组成部分。随着人们生活方式的日益多样化和个性化,游客在公园内的游憩行为也更加活跃和多变,满足不同群体的需求变化已成为公园有效设计和管理的新挑战。本研究选取了深圳市三个不同类型的城市公园,采用全球定位系统(GPS)跟踪数据识别了各个公园游客的行为轨迹特征,并通过实地调研对公园内部的典型场景进行分类。基于使用者行为特征,本研究提出了适应使用者需求差异的城市公共空间设计的建议,以对未来的公园设计和运营提供支持。

基于二次车速差的公交专用道运行表现分析

提出一种基于二次车速差的量化分析方法.选取深圳市54条道路,总长208.4 km,其中公交专用道长度143.8km.使用公交车和出租车的全球定位系统(GPS)数据、站点数据和路段数据,分析了深圳市主要道路公交专用道的车速特征.在消除公交车与出租车2类车辆行驶特性差异和公交停站影响的情况下,通过公交车与出租车之间车速差的差值关系获得了公交专用道对于公交运行所起作用的量化值,并验证了该作用的显著性.结果表明:公交专用道对二次车速差有显著的积极影响,路段站点密度、站点形式以及站点位置因素对二次车速差的影响均不显著;公交专用道总体上起到了作用,使用公交专用道能显著减小高峰期公交车速与其他车辆车速的差值,提高公交运行效率,但仍有部分专用道作用不明显.

基于离散Fréchet距离的地图匹配方法

针对离散Fréchet距离可以用于近似估计Fréchet距离且易于计算的特点,文章引入了离散Fréchet距离来判别轨迹曲线与路网路径的曲线间的距离,提出了一种基于离散Fréchet距离的全局地图匹配方法,并使用基于云模型的不确定性推理方法,实现全球定位系统(global positioning system,GPS)轨迹数据的全局地图匹配,并验证了该算法的有效性和实用性。

考虑空间效应的出租车超速行为道路因素分析

为充分利用道路特征干预出租车超速行为,搜集成都市区内出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据,识别其超速行为,并采集道路特征数据,以各道路的出租车超速频数及平均超速严重度为超速特征,应用全局莫兰指数和4类空间回归模型,分别确定超速特征及道路因素的空间自相关性和显著影响出租车超速特征的道路因素。研究结果表明:出租车超速行为和道路特征均存在明显的空间自相关性;空间自相关模型(SAC)对超速频数的拟合效果最好,空间杜宾模型(SDM)对平均超速严重度的拟合效果最佳;路段的相接道路数、出入口数及车道数明显增加超速频数;道路长度和车道数显著增大平均超速严重度;施工区和单行道均与超速特征无关。

TEQC绘图辅助工具的设计与实现

为解决由于TEQC软件生成的plot文件数据格式升级为COMPACT3格式,原有绘图辅助工具QCView、cf2ps、qc2sky以及用户定制工具等都无法正确读取plot文件,无法正确绘制数据图表的问题,本文基于MATLAB编制出teqcplot3程序,读取COMPACT3格式的plot文件,绘制相应的图表,并用实测数据对该程序进行测试。结果表明:该程序可支持GPS、GLONASS和BDS卫星的数据,同时能够兼容COMPACT、COMPACT2和COMPACT3格式,结果正确可靠。本文的研究成果为TEQC软件提供了有效辅助绘图工具,为TEQC软件的使用和GPS数据预处理提供了有力支持。