用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况 2011年浙江科技学院校内选拔赛

用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况 2011年浙江科技学院校内选拔赛

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1、2011年浙江科技学院校内选拔赛(初赛)承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。我们

2、参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):浙江科技学院参赛队员(打印并签名):1.康文豪2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期:2011年7月9日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2011年浙江科技学院校内选拔赛(初赛)编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):评阅人评分备注全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委

3、会评阅前进行编号):用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况摘要本文根据深圳市区出租车实时GPS数据,通过SAS软件、MATLAB软件与EXCEL软件等工具与物理、数学等知识对整个深圳市区交通情况作一个实时动态分析。对于问题一,首先我们利用SAS软件、EXCEL软件与物理运动学知识较精确统计出部分出租车在2011.4.18—2011.4.26一个星期内所有上下客点的位置坐标,然后用MATLAB软件对这些数据点画出散点图与深圳地图对比,从而不断改进数据以减少误差。接着用SAS软件对这些数据点进行动态聚类分

4、析,进而分成6个区,并以小区的重心坐标作为各小区坐标。对于问题二,我们用SAS软件对以上数据点进行判别分析,可得所有上下客点所属小区,进而得出载客出租车的OD时空分布。对于问题三,我们对人们出行的OD时空分布进行空间和时间两角度推断:空间角度推断,在模型二中得出的人们出行的OD时空数量分布,我们先计算出人们出行的OD时空百分数分布(人们出行的OD时空数量分布=人们出行的总数*人们出行的OD时空百分数分布);时间角度推断,同问题二研究方法相同,我们再统计出1:00,3:00,5:00,7:00,9:00

5、,11:00,13:00,15:00,17:00,19:00,21:00,23:00十二个时刻下人们的OD时空百分数分布,根据这十二个时刻下的人们出行OD时空百分数分布情况,采用MATLAB拟合工具箱多项式拟合,得拟合曲线,这样即可推断出一天24小时里任一时刻下人们出行OD时空百分数分布情况。对于问题四,我们用MATLAB软件对部分出租车在一天24小时内载客速度关于时间的散点图,从而得出拥挤的时段。再采用问题二的判别分析方法,对部分出租车出行的OD时空分布进行分析,同时统计出采样出租车的车速,计算出每

6、种OD时空分布的平均车速。路段交通情况用各小区之间的交通平均车速大小来表示;路口交通情况用各小区内部的交通平均车速大小来表示。假定:25km/h以上为畅通,25km/h以下为拥堵。本文对各问题皆做了较为完整的回答,并在模型检验时不断修正以减少误差,并对仍存在的误差给出了合理的解释。所用的方法思想在解决本题的同时具备适用范围广与可靠性强的特点。关键词:GPS动态分析SAS动态聚类分析Matlab判别分析OD时空分布36一、问题重述各大城市出租车越来越多的安装了GPS终端,这些终端能够每隔1分钟向出租车管

7、理中心发送本车的位置、速度和方向等信息,是车辆GPS实时数据。原始数据主要保存出租车上装配的GPS终端所采集的数据,这些数据包括序号,车牌号码,GPS时间,经度,纬度,车辆状态(空车、重车),车辆速度,车辆方向(8个方向)等信息。附注网站提供了深圳市出租车GPS数据,从这些数据你是否能够:1.根据出租车载客的起讫点,结合深圳市的交通地图,恰当的划分交通小区,并选择小区中的某一点,用其经纬数值作为该小区的坐标。2.根据小区划分和出租车GPS数据,给出载客出租车的OD时空分布。如:某时刻从坐标到、的出租车

8、有多少辆。3.由此,在合理的假设条件下,能否对人们出行的OD时空分布进行推断?4.根据出租车载客后的行驶数据,筛选出拥堵的路段时段以及拥堵的路口时段。拥堵的标准自己设定,如某路段在某个时段平均行驶速度小于多少公里/小时(比如,10公里/小时),可认为是拥堵。二、模型假设一般来说,交通小区的划分应该遵循以下原则:(1)同质性,分区内的经济社会等特性尽量一致(2)小区划分尽量不打破行政区的划分,以便可以利用行政区的统计资料(3)分区数量适当,数量太少又会降低

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