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基于手机传感器数据的道路拥挤程度分析
| 论文题名： | 基于手机传感器数据的道路拥挤程度分析 |
| 关键词： | 道路拥挤程度;传感器数据;智能手机;检测准确率 |
| 摘要： | 城市的高速发展给人们的生活带来了极大的便利和改善，然而城市发展同时带来了交通需求的不断增加，很多城市每天都发生着道路拥挤的情况。现如今，道路拥挤的问题已经成为了阻碍现代社会发展的一个关键问题。因此，快速识别城市道路的拥挤程度对改善交通出行、及时治理道路拥堵、保障人们的出行安全具有重要作用。另一方面，近几年智能手机飞跃式的进步使其成为智能交通研究的一个新方向，将智能手机中传感器的数据应用到道路拥挤程度识别的研究中，在实际应用中具有比较重要的价值。 文本首先介绍了道路拥挤程度识别的国内外研究现状，并概述了城市道路拥挤的相关基础理论，再对目前应用的道路交通信息采集技术进行了总结。在研究了道路拥挤程度识别的原理、方法以及相关技术和算法的基础上，提出应用智能手机传感器的数据对道路拥挤程度进行识别，并对SVM的检测算法进行了研究。 在实际识别的实验中，在分析采集到的传感器数据的基础上，确定输入模型的变量。对线性核函数、多项式核函数和RBF核函数下分类准确率的对比，在使用RBF核函数的情况下，利用交叉检验的方法择优寻求最优参数。根据以上的变量和参数综合对采集到的数据进行实验。显示RBF核函数取得了比较理想的检测准确率。本文还对比了不同数据处理方式下数据检测准确率的优劣，并根据实验结果分析了智能手机传感器数据在SVM算法下对道路拥挤程度识别的实际应用价值。 |
| 作者： | 陈冬 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 肖峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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