毕业论文范文——基于位置服务的智能交通应用关键技术研究

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1、基于位置服务的智能交通应用关键技术研究(申请清华大学工学博士学位论文)培养单位：计算机科学与技术系学科：计算机科学与技术研究生：指导教师：年月摘要摘要近年来，随着GPS等定位设备的广泛普及，以及移动应用的快速发展，基于位置服务的各类应用迅速兴起，并逐步影响和改变着人们的生活方式。智能交通应用作为与位置服务联系最为紧密的应用之一，在给位置服务提供丰富数据的同时，也对如何高效地管理和利用这些数据，更好地服务于交通系统提出了极大的挑战。本文围绕交通系统中的人、车、路三要素，对基于位置服务的智能交通应用关键技术展开研究，并结合实际提出了具体的解决方案和应用系统。本文的主要研究内容和贡献

2、包括：1）提出了一种基于历史轨迹数据的规律路线挖掘算法，并结合轨迹特征分析出行方式，从而为理解和预测用户的出行行为提供依据。本文在该算法中提出了支撑路径、支撑有向边、规律停止点等一系列轨迹特征与挖掘方法，并基于用户历史数据和用户实际体验，验证了方法的有效性。2）提出了一个基于私人车辆的通勤共乘推荐系统。该系统针对私人通勤的特点，提出了一套完整的数据存储、用户检索和路径规划解决方案。本文在该系统中，提出了一种增量式共乘用户匹配算法，通过偏好均衡测试，在保障用户共乘质量的同时，提高共乘车辆利用率；提出了一种优选车辆与乘客接驳位置的共乘路径规划算法，通过合理安排车辆绕行与乘客步行路线

3、，提高共乘效率与匹配成功率。系统基于用户的实际数据进行了实验分析，验证了方法的有效性3）设计并实现了一个缩微尺度下的交通实验平台。该平台选取真实交通环境中的典型场景，按照10：1的比例缩微构建，并以微型智能车辆为交通主体，系统地考虑了实验设计、智能车开发、驾驶代理建模、导航定位等功能，为交通实验开展，交通方案评估，以及智能车辆关键技术验证提供了一个可重复、可评估、可验证的新型物理实验平台。4）提出了一种基于车辆权重的信号优先控制策略。该策略在综合考虑社会车辆出行需求的基础上，给予共乘车辆适当的路口优先通行特权。本文基于缩微交通实验平台，开展了实际实验，证明了通过适当权重的选取，

4、能够在有效激励共乘出行，降低交通流量的基础上，进一步提高路口的通行效率。关键词：位置服务；智能交通；路径挖掘；车辆共乘；信号优先实验109AbstractAbstractRecently,withthewidepopularityofpositioningdevicessuchasGPS，andtherapiddevelopmentofthemobileapplications,variousapplicationsbasedonLBSisrisingrapidly.Theapplicationofintelligenttransportationasoneofmostclos

5、elytiedapplicationstoLBS,hasbeenprovidingrichdatatoLBSaswellaspresentinggreatchallengesonhowtomanagementandutilizethesedatatobetterseverintelligenttransportationsystem.Thisdissertationfocusedonthemainthreefactorsoftransportationsystemrelatedtohuman,vehicles,androads，researchedthekeyissuesoft

6、heintelligenttransportationsystembasedonLBS,andproposedthespecificsolutionsandapplicationsystemswiththereality.Themajorworkandcontributionsofthisdissertationareasfollows:(1)Weproposedanalgorithmforminingregularroutesfromhistoricaltrajectorydata,andrecognizedthetravelmodesbasedonthecharacteri

7、sticofthetrajectory,thushelptounderstandandpredictuserstravelbehavior.Inthedissertation,weproposedaseriesoftrajectorycharacteristicsandminingmethodscontainingthesupportroute,supportdirectededgesandtheregularstaypoints,andverifiedtheeffectivenessoft