基于RFID數據的城市路網交通運行態(tài)勢識別技術及應用.pdf

1、隨著城市智能交通建設在交通數據的采集、傳輸和整合方面的大量投入，通過對海量交通數據所蘊含的豐富信息、規(guī)律進行分析和挖掘，實現對城市整體交通運行狀態(tài)有效研判，為交通管理者提供科學的、定量的交通數據支撐和決策依據逐漸成為智能交通領域的一項重要研究內容。本論文運用交通流理論、軟件工程、百度地圖API和大數據處理等技術，從路網的交叉口和路段兩個主要組成元素入手，深入分析它們與路網交通運行態(tài)勢的內在關聯(lián)和機理，提出了一種新的基于時空分層模型的路網

2、交通態(tài)勢判別算法，將其與重慶市RFID數據結合，在重慶市渝北區(qū)冉家壩片區(qū)進行了應用。
　　首先，論文構建了路網交通運行態(tài)勢判別指標體系，重點分析了路網的交叉口和路段兩個主要因素與交通運行態(tài)勢的關聯(lián)性，深入研究了基于交叉口服務水平的交通態(tài)勢系統(tǒng)判別方法和基于路段擁堵速度的交通態(tài)勢判別方法。其次，基于重慶市路網特征和RFID數據特性，運用聚類分析的手段，將路網中所有交叉口按照一定的時空特性進行了分層處理，并基于此提出了基于路網可達性和

3、連通性相結合的路網交通運行態(tài)勢判別算法，即基于時空分層模型的路網交通運行態(tài)勢判別方法，此外，給出了詳細的算法計算步驟，以及通過算例詳細說明了其計算過程。最后，運用軟件工程、數據庫管理、大數據處理等技術，利用實驗室現有的重慶市RFID數據和適量的交通調查補充數據，將本文所提出的基于時空分層模型的路網交通運行態(tài)勢判別方法在重慶市渝北區(qū)冉家壩片區(qū)進行了應用分析，該分析過程的所有參數提取、關鍵步驟運算都基于Java語言實現。
　　應用結果