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交通流量预测及路径导航算法研究
| 论文题名： | 交通流量预测及路径导航算法研究 |
| 关键词： | 交通信息;交通流量预测;路径导航算法;出行服务 |
| 摘要： | 随着交通行业的飞速发展,交通信息的重要性也越来越明显,人们对于交通信息的关注也越来越高,能够提供更多更有效的交通信息已经越来越重要了。而人们日常生活中最关心的交通问题通常是:在出行前想要知道当前的实时路况如何,最好能够预知未来一段时间内的交通状况会如何变化,在高峰期,走哪条路线能够最大可能的避免交通拥堵。 基于以上内容,本文提出了交通流量预测和基于交通流量预测的路径导航算法。目前已经存在了很多种交通流量预测方法,不过每种方法都有各自的优点和缺点,并没有一个大家所公认的最好的预测方法,针对这种情况,本文对交通流量预测算法进行了实现,并结合ARIMA、极大似然估计、贝叶斯等算法,针对只能进行单路段预测的缺陷进行了改进,使得算法能够进行多路段预测,从而可以得到准确性更好的预测结果。 在交通流量预测的实验过程当中,通过全面详细的实验数据,对多种预测算法进行了实现,并做了预测结果的比较,对比出了不同算法模型间的优劣,进一步通过对多种不同算法进行组合预测,找出了几种比较和合组合预测的算法。 在实时路径导航过程中,通过对现有算法的改进,成功的在原有算法模型的基础上加入了交通流量预测的结果,使得算法能够适应于最优时间路径规划,这一结果可以更加方便人们的出行路线选择,可以提供更加全面的出行服务。 |
| 作者： | 苏洋 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 童若锋;唐敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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