论文题名: | 基于RFID的智能交通信息服务系统研究 |
关键词: | RFID技术;智能交通信息服务系统;序列模式挖掘算法;车辆路径预测 |
摘要: | 交通信息服务是智能交通研究的一个重要领域,通过提供有效的交通信息,可降低车辆行驶的盲目性,从而提高出行质量。目前的交通信息服务主要有交通广播和GPS导航等,或是缺乏个性化或是无法解决交通拥堵等现实交通问题,车辆驾驶员更希望获取个性化的、实时的交通信息,辅助其行驶过程中的决策,从而保证出行的快捷、安全、舒适。RFID是构建物联网的支撑技术之一,其最大的特点是对物体的唯一标识性,能够准确的识别车辆的身份。将RFID技术应用于交通信息服务系统,不仅在信息采集上具有技术优势,更有利于交通信息服务的个性化实现,对解决现实交通问题具有重要意义。 本文研究基于RFID的智能交通信息服务系统,通过分析设计基于RFID的交通信息服务系统,提出个性化的交通信息服务模式,并对实现个性化推荐的车辆路径预测序列模式挖掘算法提出改进。 主要内容如下: 首先,分析基于RFID的交通信息服务系统。具体分析系统组成、系统组织结构和系统工作流程,并对交通信息服务的关键问题分析了解决方案。 其次,分析基于RFID的交通信息服务的个性化实现。针对目前个性化交通信息服务的不足,提出基于RFID的交通信息个性化推荐服务模型。采用基于规则的个性化服务技术,结合车辆路径预测方法,实现交通信息服务的个性化信息推荐。 最后,提出基于规则的车辆路径预测方法并对序列模式挖掘算法提出改进。分析了以往车辆路径预测方法存在的不足,基于规则的车辆路径预测不仅适用于交通信息服务问题,还能够实现更具灵活性的局部路径预测。将序列模式挖掘算法用于产生具有方向性的规则实现车辆路径预测,针对新问题的特性,从数据结构和二项频繁序列产生方式两方面做出改进,并通过仿真测试验证了改进算法具有更高效能。 |
作者: | 王娜娜 |
专业: | 管理科学与工程 |
导师: | 李杰 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 河北工业大学 |
学位年度: | 2011 |
正文语种: | 中文 |