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基于北斗轨迹数据的工业园区物流关键路段动态识别方法及应用
| 论文题名： | 基于北斗轨迹数据的工业园区物流关键路段动态识别方法及应用 |
| 关键词： | 工业园区;北斗轨迹数据;物流关键路段;物流吸引力;KANN-DBSCAN算法;评价体系 |
| 摘要： | 物流关键路段通行能力的大小，是决定工业园区交通是否畅通的重要因素之一。基于北斗轨迹数据实时分析物流车辆集聚与扩散行为，动态识别物流关键路段，可有力保障生产物料的有效送达和精益化供应，对工业园区及其影响范围内的交通精细化组织具有重要参考价值。 论文从不同拥堵特征角度归纳总结了关键路段识别方法的研究现状，界定了关键路段及其影响因素。区别于城市交通流，物流车辆和社会车辆形成的混合交通流具有车辆相互干扰大、交通信息变化复杂、发生拥堵可能性高等特点。论文综合考虑关键路段的研究现状与工业园区的道路系统特点，定义了物流关键路段并给出了其评价体系。 论文重点构建了工业园区物流关键路段动态识别模型，包括以下3个子模型：静态结构重要度模型，用以评估路段结构在路网中的理论重要程度；动态交通状态评估模型，用以评估不同时段下路段的实际脆弱程度；物流吸引力模型，用以评估物流车辆集聚对工业园区道路运输的影响。同时，论文改进KANN-DBSCAN算法，使其参数随北斗轨迹数据更新而动态变化，用以求解园区内车辆实时的聚集程度，实现交通状态评估模型的动态更新。 基于某工业园区实例，论文比较了所提出识别方法的预测结果与实际调查结果，得出预测结果与实际情况的吻合度大于85%，验证了该识别方法的有效性。此外，进一步分析了关键路段的成因及其时空分布特征：1）因社会车辆拥堵而形成的关键路段分布随机且潮汐现象明显，因物流车辆集聚而形成的关键路段分布均匀且与生产计划高度相关。2）越靠近工厂的路段，其关键度越大且越稳定；越远离工厂，其关键度随时间的波动幅度越大。3）物流因素对工业园区内道路的影响在各时段均大于交通因素。基于以上工业园区交通活动特征，本文给出了有针对性的交通精细化组织方案。 |
| 作者： | 聂辽栋 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 孙宝凤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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