导读:本文包含了道路网数据模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:公交车,GPS,出行分析,下车站点
道路网数据模型论文文献综述
李佳怡[1]（2017）在《应用智能公交和路网数据的城市公交站点出行计算模型与评价》一文中研究指出“智慧公交”是“智慧城市”的重要组成部分,是解决城市交通问题和方便居民出行的有效途径。智慧交通不仅可以诱导出行,还可以通过历史大数据的分析决策出行。公交客流量是深度挖掘交通出行大数据、研究乘客出行模式的基础。公交车到站时间更是出行者最为关心的交通信息之一。因此,以地理信息系统和数据分析为手段,展开对公交出行分析及挖掘工作,结合公交车数据结构,探讨乘客上下车站点推断和公交车到站时间预测方法,对城市交通问题的解决具有积极意义。本文在综合分析国内外对客流量和出行链研究方法的适用性、公交到站时刻模拟预测速度优缺点的基础上,结合数据源特点和人力财力,提出以单条出行链为研究对象,研究确定各站点吸引权,计算站点客流量;建立多元线性回归模型计算公交车历史平均车速,综合瞬时速度和到站距离,计算修正平均速度,预测公交车到站时间。基于深圳市AFC和GPS数据,利用时间匹配和密度聚类方法确定乘客上车站点;分析乘客出行行为以及规律,引入出行链单元公交节的概念。公交出行节连续时,依据乘坐人下次乘车的上车位置判断乘客下车站点;公交出行节断裂的乘客,结合乘客刷卡高频站点的频次和公交路线下游各站点吸引权重,判别出行节断裂时乘客下车位置坐标的可能性,并设计推断乘客下车站点算法。根据预测得到的乘客上下车站点信息,统计估算车内人数。利用K最邻近结点的方法对道路进行分段,建立多元回归速度模型估计各路段平均速度,以计算结果为历史数据依据,结合公交实时瞬时速度和距离到达站点的距离长度,预测公交的到站时刻。根据公交乘客下车站点推断算法,实例分析并预测结果,计算下游各站点的乘客可能的下车频次和分析乘客高频下车站点集,分析算法可行性,根据乘客下车预测点与真实下车站点之间的距离和各个预测点的权重判别评估预测的准确性,经过验证,表明方法是有效的。依据到站时间预测模型计算实际公交到站时间,通过与真实值对比评估,表明误差在合理范围内。利用路段平均速度的计算结果建立数据库,并对道路通畅性进行级别划分和实时可视化表达,其结论符合实际状态。(本文来源于《太原理工大学》期刊2017-06-01）
姚慧欣[2]（2016）在《融合城市路网数据模型的路径规划方案研究》一文中研究指出为了配合高速的城市生活,效率成为交通运输的最高追求,但我国的城市交通设施的建设速度与我国交通运输的现实需要之间存在巨大落差,从而导致城市道路拥挤问题日益严重,道路拥堵不仅会造成出行效率低下,同时会造成汽车燃料等相关资源一定程度的浪费,这也意味着出行成本的提高,因此,分析研究城市道路相关交通数据,寻找最优出行路径已经成为目前城市路径规划方面研究的重点。本论文以寻找耗时最短出行路径为研究目标,以北京市1600辆出租车2012年11月的历史GPS轨迹数据为基础进行研究。利用栅格法对北京市电子地图进行抽象化处理,通过对历史轨迹数据进行科学合理的处理和分析,挖掘城市路段的走行时间分布模式及路段的拥堵度,并在此基础上构建城市路网数据模型(Urban Road Network Model,后文简称URDM模型),并将城市路网数据模型分别与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行结合,用以寻找综合出租车司机路径选择经验的耗时最短出行路径,并将所得结果与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行比较,实验结果表明,融合城市路网数据模型的蚁群算法相比经典蚁群算法在走行时间方面平均提高了62.61%,在出行花费方面平均降低了37.14%,融合城市路网数据模型的Dijkstra算法相比经典Dijkstra算法在走行时间方面平均提高了41.75%,在出行花费方面平均降低了21.58%。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-05-10）
沈益明,陈凌峰,郑治勇[3]（2014）在《基于道路要素的多尺度路网数据模型》一文中研究指出GIS-T路网数据模型是实现ITS应用的前提和基础,以道路要素作为表达、存储和组织路网数据的基本单位,考虑不同尺度下的应用需求,提出了基于道路要素的多尺度路网数据模型,同时建立了道路拓扑关系与车道拓扑关系。模型在不同尺度下分为叁个层次,第一层沿用传统路网结构,以结点描述平面交叉口与立体交叉口;第二层描述路网中所有的线形地物,建立道路之间的拓扑关系,包括立交中主线或匝道间的拓扑关系;第叁层把车道作为要素,建立车道之间的拓扑关系,描述车道之间的交通组织情况。不同层次的要素之间建立了实体对应关系。(本文来源于《物流工程与管理》期刊2014年03期）
郭鹏,孙艳玲,崔铁军,马寿峰,陈晓玲[4]（2012）在《一种新的基于行车道路网数据模型及应用》一文中研究指出根据交通管理的需求,选择行车道作为道路网络的最小建模单元,提出了一种新的基于行车道交通路网模型。模型利用几何和逻辑这两种网络结构,实现了道路网络几何特征表达和拓扑连通关系的分离;利用两层路网结构实现道路网络的多尺度表达;最后应用该模型讨论了移动对象的时空管理并以实例对模型进行了验证。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2012年03期）
沙志仁,余志,黄敏,董倩文[5]（2012）在《基于道路要素的多尺度路网数据模型》一文中研究指出GIS-T路网数据模型是实现ITS应用的前提和基础。本文以道路要素作为表达、存储和组织路网数据的基本单位,考虑不同尺度下的应用需求,提出了基于道路要素的多尺度路网数据模型,同时建立了道路拓扑关系与车道拓扑关系。本模型在不同尺度下分为3个层次,不同层次的要素之间建立了实体对应关系。该模型在交通标志标线布设方案自动生成系统上的实验表明,其建模方法是可行、有效的。(本文来源于《测绘科学》期刊2012年03期）
郑年波,陆锋[6]（2011）在《导航路网数据改进模型及其组织方法》一文中研究指出提出了一种支持高性能车辆导航的多尺度路网数据模型,该模型根据不同功能对导航数据内容与尺度的要求,将用于计算的路网拓扑数据与用于描述的路网几何数据分离,并分别在垂直方向进行分层抽象,在水平方向进行区域划分;几何数据以显式比例尺作为分层标准,通过多弧段来描述道路几何信息;拓扑数据以道路等级作为分层标准,通过节点-弧段结构来描述路网连通关系;参照动态分段思想设计了一种弧段编码体系,以描述模型上下层弧段之间、单弧段与多弧段之间的对应关系。结果表明:提出的模型能有效地支持导航应用中的多级地图显示与分层路径规划。(本文来源于《中国公路学报》期刊2011年02期）
秦斌,方源敏,刘辉,李付伟[7]（2010）在《导航路网数据模型的研究及应用》一文中研究指出结合车载导航应用,研究导航数据模型及数据交换格式的发展,探讨路网与导航系统的关系.在研究GDF4.0标准的基础之上,结合实际对导航路网数据模型及其应用进行了研究.通过对道路网数据的提取结合数据模型,以GIS桌面软件SuperMap Deskpro为作业平台,实现了最佳路径分析,并介绍了立交桥符号的设计与实现.(本文来源于《河南科学》期刊2010年09期）
郑年波,陆锋,李清泉[8]（2010）在《面向导航的动态多尺度路网数据模型》一文中研究指出导航应用需要动态多尺度路网数据的支持。描述交通特征的时空多尺度语义,利用象形符号扩展的UML表示法,设计适用于导航的动态多尺度路网数据模型。模型以车行道为拓扑数据建模的基本单元,以完整道路为几何数据建模的基本单元,实现路网拓扑/几何的分离与多尺度表达,以及交通状态、交通事件、统计行程时间等动态信息与路网的集成表达。试验表明,本文提出的模型为相应的数据结构设计与数据库实现奠定了良好的基础,能有效支持导航应用。(本文来源于《测绘学报》期刊2010年04期）
张小兰,黄敏[9]（2009）在《面向指路标志系统的非平面路网数据模型及应用》一文中研究指出针对目前交通路网中出现的越来越多的非平面路网情况,从构建指路标志系统的需要出发,提出基于复杂结点的面向指路标志系统的非平面路网数据模型,并给出非平面路网拓扑关系的建立方法。将这种数据模型应用于广州市城市路网的指路标志系统中,实现了城市路网中非平面路网上指路标志的自动生成。(本文来源于《交通信息与安全》期刊2009年03期）
赵宾植,梁虹,周园,高联雄[10]（2009）在《基于GIS的微观交通仿真路网数据模型》一文中研究指出针对微观交通仿真与GIS集成应用的需求,提出一种基于GIS的微观交通仿真路网数据模型.该模型参考MITSIM的路网模型,结合UNETRANS分层抽象及面向对象的思想,对微观交通仿真的路网对象进行分类抽象和分层组织,并采用UML建模语言进行描述.文章给出了路网数据模型的实体定义及对象模型图,并基于ArcGIS的GeoDatabase实现了该模型,为微观交通仿真与GIS的集成奠定了基础.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2009年S1期）
道路网数据模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了配合高速的城市生活,效率成为交通运输的最高追求,但我国的城市交通设施的建设速度与我国交通运输的现实需要之间存在巨大落差,从而导致城市道路拥挤问题日益严重,道路拥堵不仅会造成出行效率低下,同时会造成汽车燃料等相关资源一定程度的浪费,这也意味着出行成本的提高,因此,分析研究城市道路相关交通数据,寻找最优出行路径已经成为目前城市路径规划方面研究的重点。本论文以寻找耗时最短出行路径为研究目标,以北京市1600辆出租车2012年11月的历史GPS轨迹数据为基础进行研究。利用栅格法对北京市电子地图进行抽象化处理,通过对历史轨迹数据进行科学合理的处理和分析,挖掘城市路段的走行时间分布模式及路段的拥堵度,并在此基础上构建城市路网数据模型(Urban Road Network Model,后文简称URDM模型),并将城市路网数据模型分别与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行结合,用以寻找综合出租车司机路径选择经验的耗时最短出行路径,并将所得结果与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行比较,实验结果表明,融合城市路网数据模型的蚁群算法相比经典蚁群算法在走行时间方面平均提高了62.61%,在出行花费方面平均降低了37.14%,融合城市路网数据模型的Dijkstra算法相比经典Dijkstra算法在走行时间方面平均提高了41.75%,在出行花费方面平均降低了21.58%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
道路网数据模型论文参考文献
[1].李佳怡.应用智能公交和路网数据的城市公交站点出行计算模型与评价[D].太原理工大学.2017
[2].姚慧欣.融合城市路网数据模型的路径规划方案研究[D].西南交通大学.2016
[3].沈益明,陈凌峰,郑治勇.基于道路要素的多尺度路网数据模型[J].物流工程与管理.2014
[4].郭鹏,孙艳玲,崔铁军,马寿峰,陈晓玲.一种新的基于行车道路网数据模型及应用[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2012
[5].沙志仁,余志,黄敏,董倩文.基于道路要素的多尺度路网数据模型[J].测绘科学.2012
[6].郑年波,陆锋.导航路网数据改进模型及其组织方法[J].中国公路学报.2011
[7].秦斌,方源敏,刘辉,李付伟.导航路网数据模型的研究及应用[J].河南科学.2010
[8].郑年波,陆锋,李清泉.面向导航的动态多尺度路网数据模型[J].测绘学报.2010
[9].张小兰,黄敏.面向指路标志系统的非平面路网数据模型及应用[J].交通信息与安全.2009
[10].赵宾植,梁虹,周园,高联雄.基于GIS的微观交通仿真路网数据模型[J].云南大学学报(自然科学版).2009