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基于出租车轨迹数据的城市道路相关性分析方法研究
| 论文题名： | 基于出租车轨迹数据的城市道路相关性分析方法研究 |
| 关键词： | 城市交通;道路相关性;出租车;轨迹数据 |
| 摘要： | 根植于城市大数据的城市计算正成为解决交通拥堵、城市规划等问题的重要途径。由于车辆轨迹数据蕴含丰富的交通信息，且与城市路网有着天然联系，正成为城市计算的重要研究内容。掌握城市道路间的相关性对解决交通拥堵、优化道路规划有重要意义，而车辆在道路之间移动的轨迹数据中极有可能蕴含着道路的相关性，所以本文研究如何从轨迹数据中分析道路相关性的方法，主要研究内容如下: (1)提出“road to vector”方法:“word to vector”是自然语言处理中的重要方法，它通过生成单词的词向量，可以从原本不可比较的单词中计算相似性，为大量分析方法的应用奠定了基础。本文通过将道路与该方法中的word进行对比，将轨迹与sentence进行对比，提出”road to vector”的概念，并应用词向量方法生成道路的vector，进而实现道路相关性计算，为道路相关性的分析奠定理论基础。 (2)道路相关性可视分析系统:基于“road to vector”方法，设计并实现了道路相关性可视分析系统，包括地图、投影视图、时间轴视图等多个关联视图，允许用户在不同尺度、不同角度分析轨迹数据，进而交互式地探索道路相关性。 (3)道路相关性分析验证:以温州出租车轨迹数据为例，利用本文方法分析道路相关性，从中得出城市交通的部分特征，并对结果进行解释，验证了本文方法的有效性。 |
| 作者： | 丁铁成 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 罗月童;张孝军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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