基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法.pdf

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1、第28卷第10期公路交通科技V01．28No．102011年10月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentOct．2011doi：10．3969／j．issn．1002-0268．2011．10．016基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法刘伟铭，田世艳(华南理工大学土木与交通学院，广东广州510640)摘要：依托于浮动车数据，基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究。首先根据浮动车数据特点和道路交通信息，基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配

2、，并进行Maplnfo二次开发，通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数。建立模糊综合评价判别模型，对判别结果量化处理，以最大隶属度原则确定道路交通状态。最后，选取广州天河区某条道路进行实例分析，验证了判别方法的可行性和实用性。关键词：交通工程；GPS浮动车；地图匹配；模糊综合评价；参数估计；交通状态中图分类号：U491文献标识码：A文章编号：1002—0268(2011)10—0086—06FuzzyComprehensiveIdentificationMethodofReal-timeTrafficConditionsforUrbanRoad

3、BasedonMapMatchingLIUWeiming，TIANShiyan(SchoolofCivilEngineeringandTransportation，SouthChinaUniversityofTechnology，GuangzhouGuangdong510640，China)Abstract：AccordingtothedataofGPSequippedfloatingvehicles，afuzzycomprehensiveidentificationmethodofurbanroadtrafficconditionsbasedo

4、nmapmatchingwasresearched．First，thetrafficparametersinthedesignatedtimeperiodswascalculatedwithrelatedmodelbasedonthedatacharacteristicsofGPSequippedfloatingvehiclesandroadtrafficinformationbyusingmapmatchingofMapbasicprogrammingandMaplnfosecondarydevelopment．Then，afuzzycompr

5、ehensiveevaluationmodelwasbuilttoquantifytheevaluatedresult，andtheroadtrafficconditionwasdeterminedbytheprincipleofmaximummembershipdegree．Finally，withacasestudyonaroadofGuangzhouTianheDistrict，thepresentedmethodwasprovedfeasibleandpractical．Keywords：trafficengineering；GPSequ

6、ippedfloatingvehicle；mapmatching；fuzzycomprehensiveevaluation；parameterestimation；trafficcondition0引言目前，交通拥挤问题已经成为各大城市亟待解决的问题，如何提高交通管理效率是缓解交通拥挤、提高交通运营效率的关键。已有研究中用于描述交通状况的指标主要是从固定型检测器采集到的数据中直接提取的，这些指标即是固定地点的流量、速度、占有率等交通参数⋯。采集的基础数据通常是为交通信号控制系统服务的，虽然可用于说明特定地点的交通状态，但难以准确、全面描述交通状态

7、的区间变化规律，仍无法完全满足交通指挥、交通引导系统需求，而主要利用GPS采集技术获得原始数据。同时，现在的一些地图匹配方法相对复杂，在保证浮动车样本数量和精度的基础上，考虑采用收稿日期：201l—05—11基金项目：国家自然科学基金项目(50978106)作者简介：刘伟铭(1963一)，男，湖南长沙人，教授，博士生导师．(1wmgljt@sohtLcom)第10期刘伟铭，等：基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法相对简单的地图匹配处理方法，对通过浮动车采集到的数据进行处理得到交通参数量。在交通状态判别方法方面，近年来，许多专家将模糊

8、数学的方法应用于交通领域，并取得了较丰富的研究成果，交通状态的判别问题也属于模式本身界线不确定的问题，划分得到的交通状态，采用传统的判别