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原文传递基于聚类分析的交通状况研究

论文题名：	基于聚类分析的交通状况研究
关键词：	交通状态;出租车轨迹;数据挖掘;聚类分析
摘要：	在中国城镇化加速发展进程中，城市人口不断增多，居民生活水平不断提升，城市交通系统面临的压力也越来愈大。飞速增长的机动车保有量和出行需求已经远超出过去交通基础设施的设计承载能力的范围，城市运行节奏受交通影响变慢，出行效率降低，交通事故频发，污染物排放等诸多不利影响导致了对改善交通拥堵常发的现状，增强道路通行能力，提高城市道路运输效率的迫切需求。　　智能交通系统（ITS）综合多种先进技术，能提供实时交通数据分析发布、交通路线诱导、车流管理等多种服务，是缓解交通拥堵的重要手段。作为ITS功能基础的实时交通数据的采集现在已经不仅限于道路检测器和人工观察。随着移动定位技术的不断发展，无论是来源于个人移动设备还是公共车辆的移动定位数据每天都在成倍增加。数据存储、处理技术的进步使得这些数据的有效利用变得可行。基于浮动车的交通信息采集技术因其全天候、路线灵活、设备成本低廉等特点受到城市交通数据挖掘、交通管理等领域的广泛关注。利用浮动车采集的行驶过程中的信息可以得到描述城市路网交通状态的交通参数值，然后综合利用多种技术手段分析路网交通流信息，能够对城市路网交通状态进行评价、识别和预测。为提高城市交通管理水平和城市居民出行效率、城市规划等提供参考。　　本文使用2018年3月河北省石家庄市出租车GPS定位数据，以石家庄市内部分路网作为研究区域，采用聚类算法对研究区域内不同时段的交通状态进行判别分析，讨论城市路网的交通状态随时间的变化，为进一步进行交通拥堵预测、拥堵预警、交通诱导等提供参考。
作者：	邵嘉琪
专业：	地图制图学与地理信息工程
导师：	蓝悦明
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉大学
学位年度：	2019