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基于车牌识别数据的交通出行特征分析
| 论文题名： | 基于车牌识别数据的交通出行特征分析 |
| 关键词： | 交通出行特征;数据挖掘;通行能力;恶劣天气;车牌识别数据 |
| 摘要： | 随着城市不断发展，机动车保有量逐渐增加，交通状况日益恶化。如何更为精细化地刻画出行特征和交通需求，成为摆在交通管理者面前的重要问题，其中通勤行为是交通出行的主要需求之一，特别是在早晚高峰期，是交通量的主要构成。而恶劣天气同样也是交通拥堵的主要诱因之一，因此本文以车牌识别数据为基础，以分析两种情况下的出行特征。 本文通过分析车辆的出行轨迹，识别出不同的出行模式，进而对其中的通勤行为准确地了解。同时城市恶劣天气对于路网的通行能力影响较大，如何通过数据准确地计算出其通行能力折减，对于交通管理者有着重要的指导作用，因此本文的主要研究内容如下: (1)通过对车牌识别原始数据的分析，对异常数据进行了预处理，并且利用箱线图法对于数据质量进行评估，得到各点位的实际数据完整性。 (2)研究了基于车牌识别数据的机动车出行轨迹获取方法，通过相应的算法进行出行链打断，并根据历史交通状态的变化（通过编写网络爬虫，获取历史交通状态）确定动态闽值，而后对驻留时间闽值的选取进行敏感性分析，提取出车辆的OD，进而获取出车辆出行主要的驻留点。 (3)研究了基于车牌识别数据的通勤车辆识别方法，通过提取车辆出行的驻足点，以及第一次出行最大概率点等指标，运用K-Means++聚类的方法进行数据挖掘，并通过BIC信息准则确定聚类数量后，识别出不同出行模式的车辆群体，并确定出通勤车辆的比例，最后以贵阳市数据为例，阐述了算法的应用方法。 (4)分析了雨天条件下，车辆行驶的主要交通参数变化，分析降雨对于车辆行程速度、交通需求、车头时距的影响，同时通过宏观基本图刻画出路网通行能力的大小，并计算出降雨对于路网通行能力的影响大小。 |
| 作者： | 龚越 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 王殿海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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