出租车数据的城市道路网路段通行时间估计方法

城市路段通行时间估计能够更好地运营和管理城市交通。针对包含起点–终点位置,行程时间和距离信息的GPS行程数据,提出了一种城市道路网短时通行时间的估计模型。首先将城市道路网按照交叉路口分解为多个路段,并基于k-最短路径搜索方法分析司机行进路线。然后针对每一个路段,提出了双车道通行时间多项式关联关系模型,既能提升道路网通行时间精细度,又能避免因训练数据不足导致的路网通行时间过拟合问题。最后以最小化行程期望时间和实际行程时间之间的均方误差为优化目标,拟合道路网通行时间。在纽约出租车数据集上的实验结果表明,所提模型及方法相对于传统单车道估计方法能够更准确地估计城市道路网路段的通行时间。

基于地理格网的复杂路线车辆通行时间估算方法

车辆通行时间隐含了特定时隙的交通状况,准确地汁算该时间在交通监测和路径规划中具有重要意义。现有研究通常利用车辆历史轨迹佔算一定距离内选定路径的通行时间,然而当路径距离较长时,限于很难找到完整穿越指定路径的历史轨迹而无法对其通行时间进行准确估计;此外,海量历史轨迹在估计路径通行时间时会产生巨大的数据管理和计算压力因此,本文引入地理格网,首先构建统一的时空索引,将路网及其历史轨迹分别划分为-系列落在地理格网单;(Cell)中的路段模式及轨迹段;然肩利用一系列频繁共享轨迹在Cell中的停留时间计算车辆在当前路段模式的通行时间;最肩通过一组防史时段相似路径模式的通行时间估算较长路线的车辆通行时间通过对北京市10000辆出租车一周的轨迹数据进行试验,验证了本文方法在处理海量历史轨迹数据上的有效性,以及在估算较氏路径上车辆通行时间的优越性。