基于车辆轨迹数据的路网优化方法研究

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基于车辆轨迹数据的路网优化方法研究
互联网技术的快速发展和网约车服务的出现,交通管理者可以收集到大量的网约车行驶轨迹数据。车辆轨迹数据为交通控制提供了更加丰富的数据源。
车辆轨迹数据是通过对车辆行驶过程进行采样获得的采样点位置、时间、速度等信息,车辆轨迹数据具有范围大、实时性强、成本低的优势。本文通过对轨迹数据的分析与挖掘,提出了基于车辆轨迹数据的路网交通信号控制方法,对路网进行控制子区划分并在控制子区内实现干线协调控制,提高路网的通行效率。
主要工作包括:首先,本文分析了轨迹数据的时空特性,对轨迹数据进行预处理并得到有效轨迹;采用轨迹点叠加的方式,将交叉口各相位的轨迹点分别累加到同一周期,以轨迹点的速度属性作为区分,设计了“时空累加点图”。基于时空累加点图和交叉口时距图,提出了车辆行程时间、车均停车次数、车均延误、交叉口最大排队长度和最大排队消散时间的计算方法。
通过对采样轨迹点停车位置和停车时间的分析,确定了交叉口排队长度的计算方法。根据采样轨迹在交叉口的到达状态以及速度信息,建立了基于泊松过程的车辆到达率预测模型。
其次,本文以车辆轨迹中连续通过相邻交叉口的车辆比率作为交叉口的关 ...

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关键词：方法研究 计算方法 控制方法 泊松过程 预测模型