【摘 要】
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随着交通信息获取手段的更新,交通流数据越发丰富,为研究城市居民出行规律的发掘提供了新的视角和思路,轨迹数据的广泛应用也为广义交通流研究注入了新活力。面对城市交通需求的多样性、交通网络的复杂性、交通行为的协同性,我们越发地认识到交通流时空模式挖掘在“人-车-路-地”耦合的复杂交通系统研究中的重要性。本文以北京市交通运行指数和出租车OD流为例,以时间维度下宏观交通流短时预测和空间维度下微观交通流模式挖
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随着交通信息获取手段的更新,交通流数据越发丰富,为研究城市居民出行规律的发掘提供了新的视角和思路,轨迹数据的广泛应用也为广义交通流研究注入了新活力。面对城市交通需求的多样性、交通网络的复杂性、交通行为的协同性,我们越发地认识到交通流时空模式挖掘在“人-车-路-地”耦合的复杂交通系统研究中的重要性。本文以北京市交通运行指数和出租车OD流为例,以时间维度下宏观交通流短时预测和空间维度下微观交通流模式挖掘为落脚点,分别开展了基于聚类的交通运行指数短时预测和OD流空间聚类算法的相关应用研究,提出了两套基于聚类的交通流分析方法:1)一种顾及时间衰减因子的模式序列匹配预测算法。通过聚类算法识别交通流拥堵模式,并基于交通流模式的时间相关性与序列邻近关系实现动态预测。本文将该方法用于北京市全路网交通运行指数短时预测,预测精度优于基线模型,且具有可解释性。2)一种基于向量约束的OD流聚类算法。通过定义OD流事件点和OD流向量来表达OD流的高维特征,利用两步聚类实现OD数据在流空间上的模式挖掘。本文将该方法用于北京市出租车OD流模式识别,利用该方法得到了新的交通流社区及具有代表性流动趋势的不规则形状交通流簇。
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