基于手机传感器数据的道路拥挤程度分析.pdf

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1、＿￡！患！繼硕士学位论：ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ纖论文题目：基于手机传感器数据的道路拥挤程度分析学交一国内图书分类号：Ｕ４９Ｕ密级：公开国际图书分类号：６５６．１西南交通大学研究生学位论文基于手机传感器数据的道路拥挤程度分析年级２０１２级姓名陈冬申请学位级别工程硕士专业交通运输工程指导老师肖峰教授二零一五年五月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：Ｕ４９１．１Ｕ．Ｄ．Ｃ：６５６．１ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔ

2、ｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｒｏａｄｃｏｎｅｓｔｉｏｎｄｅｒｅｅｂａｓｅｄｏｎｇｇｍｏｂｉｌｅｈｏｎｅｓｅｎｓｏｒｄａｔａｐＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＣｈｅｎＤｏｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇｐｐｇＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＴｒａｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ；Ｐｒｏｆ．ＸｉａｏＦｅｎｐｇＭａ．２０１５ｙ西南交通大学学位论文版

3、权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印。、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于．１保密□，在年解密后适用本授权书；２．不保密使用本授权书。丨ｇ“”（请在以上方框内打Ｖ）＾：学位论文作者签名：指导老师签名冬４＾曰期：日期：厂＞５西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在硕士学位论文中所

4、做的主要工作和贡献如下：１通过整理和阅读相关文献材料，总结了前人对道路拥挤识别提出的各种算法和）分类标准。２）在对道路拥挤识别问题研究的基础上，提出通过对手机传感器数据的处理分析来识别城市道路拥挤状态。３二自行开发了手机传感器数据釆集系统，并釆集了成都市环高架路的手机传感）器数据。４）在分析各类算法的优缺点和实用性的基础上提出基于ＳＶＭ算法对道路拥挤程度进行识别：，并设计了相应的算法流程。实验结果显示（１）使用手机传感器数据进行城市道路拥挤程度识别是可行的；（２）ＳＶＭ算法对手机传感器数据分类效果较为理想，且Ｒ

5、ＢＦ核函数在算法试验中的分类效果最好；（３）每天短时间内，车辆在不同道路拥挤程度下的驾驶行为是有规律性的，且这个规律的变化可以识别短时间内车辆所在道路的拥挤程度；（４）使用每天的三类道路拥挤状态的数裾进行特征提取后，对较长时段的数据进行实验测试，结果显示道路拥挤识别效果较好；（５）每天的拥堵情况和车辆在拥挤状态下的运动规律不尽相同，如果样本足够大，分类准确率仍然有可能提高。：本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写

6、过的研究成果。对本文的研宄做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：Ｘ，日期：西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｉ页摘要城市的高速发展给人们的生活带来了极大的便利和改善，然而城市发展同时带来了交通需求的不断增加，很多城市每天都发生着道路拥挤的情况。现如今，道路拥挤的一问题已经成为了阻碍现代社会发展的个关键问题。因此，快速识别城市道路的拥挤一程度对改善交通出行、及时治理道路拥堵、保障人们的出行安全具有重要作用。另方面一，近几年智能

7、手机飞跃式的进步使其成为智能交通研宄的个新方向，将智能手机中传感器的数据应用到道路拥挤程度识别的研宄中，在实际应用中具有比较重要的价值。文本首先介绍了道路拥挤程度识别的国内外研宄现状，并概述了城市道路拥挤的相。关基础理论，再对目前应用的道路交通信息采集技术进行了总结在研究了道路拥挤程度识别的原理、方法以及相关技术和算法的基础上，提出应用智能手机传感器的数据对道路拥挤程度进行识别，并对ＳＶＭ的检测算法进行了研究。在实际识别的实验中，在分析釆集到的传感器数据的基础上，确定输入模型的变量。对线性核函数、多项式核函数和ＲＢＦ核函

8、数下分类准确率的对比，在使用ＲＢＦ核函数。的情况下，利用交叉检验的方法择优寻求最优参数根据