城市道路交通流預(yù)測(cè)WebGIS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā).pdf

1、近年來隨著我國城市化進(jìn)程的加快，城市內(nèi)機(jī)動(dòng)車數(shù)量的激增，城市環(huán)境狀況日趨嚴(yán)峻，單純通過城市道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)無法緩解當(dāng)前的交通壓力。交通流預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)作為智能交通的重要組成部分，有助于保障交叉路口的暢通，達(dá)到緩解交通擁堵的目的，進(jìn)而在一定程度上解決城市交通事故、交通堵塞、環(huán)境污染和能源消耗等社會(huì)問題。因此，交通流預(yù)測(cè)方法研究及系統(tǒng)的開發(fā)，具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　本文面向GPS車載數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于樸素貝葉斯和K-means聚

2、類方法的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法；采用 OpenLayers+GeoServer+PostgreSQL開源框架設(shè)計(jì)開發(fā)城市道路交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了道路交通流的短時(shí)預(yù)測(cè)及交通數(shù)據(jù)的可視化分析功能。本文的主要工作和成果如下：
　　1.以城市出租車GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)基于K-means聚類方法的道路交通通行狀態(tài)判斷方法。首先，根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的閥值清洗掉錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)車輛的經(jīng)緯度信息將車輛速度匹配到對(duì)應(yīng)的道路；最后，通過K-means

3、方法對(duì)指定周期內(nèi)的所有車輛速度信息進(jìn)行聚類計(jì)算，根據(jù)聚類結(jié)果判斷道路交通通行狀況。
　　2.針對(duì)交通流預(yù)測(cè)問題，設(shè)計(jì)了基于樸素貝葉斯的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法。該方法除了對(duì)單個(gè)目標(biāo)道路歷史交通路況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之外，還通過道路相關(guān)性分析刪選出對(duì)目標(biāo)道路交通流產(chǎn)生影響的周邊道路，并將周邊道路的信息作為先驗(yàn)概率，提高了預(yù)測(cè)效果。
　　3.在功能、市場(chǎng)需求分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫及功能模塊；基于OpenLayers+GeoServer