基于云GIS的城市交通路况时空聚类特征研究

论文摘要

城市道路交通拥堵问题是近年来城市发展面临的严峻挑战,探索交通拥堵背后的原因将为解决拥堵问题提供理论支撑。本文从地理信息系统视角出发,整理了大连本地城市路网数据,收集高德交通态势实时数据,并通过匹配算法将拥堵事件发生位置与本地路网进行匹配,以大连市沙河口区、中山区、甘井子区和西岗区作为研究区,探究基于时空密度聚类算法挖掘城市交通路况时空聚类特征的方法,并初步探索云GIS基本架构,将分析流程设计为基于云GIS的原型系统。在充分研究各聚类算法的基础上,本文结合交通拥堵数据的特点,选择基于密度的时空聚类算法ST-DBSCAN为主要研究方法,并探究了该算法的基本原理、分析流程、算法设计和参数选择依据。在文献调研过程中,发现仅采用ST-DBSCAN无法保证计算结果的可靠性,因此,决定采用时空聚类分析方法整体流程作为理论依据,该分析流程主要包括探索性时空数据分析、时空聚类计算以及时空聚类结果有效性评价。在探索性时空数据分析阶段,主要探讨时空数据的自相关性和平稳性,通过该步骤可初步判断数据是否在时空范围内有聚集状态,存在聚集状态的数据集才有探究其聚类特征的价值;时空聚类计算阶段是针对研究对象选择合适的时空聚类算法;时空聚类结果有效性评价阶段,主要通过各种评价指数来判断所选参数是否合理。通过一整套完整的时空聚类分析流程才能保证最终时空聚类结果的可信度,有效的时空聚类结果才能提供正确的数据时空特征,从而保证时空聚类特征分析的可靠性。初步探究云GIS服务模式,基于此设计开发了城市交通路况时空聚类特征分析原型系统,介绍了系统结构、界面、功能和数据库设计,开发了基本GIS功能、探索性时空数据分析功能、ST-DBSCAN分析功能和时空聚类有效性评价功能,分别实现了时空自相关性分析、时空平稳性分析、ST-DBSCAN计算以及时空聚类有效性评价等分析功能,并将各阶段分析结果以可视化形式展示。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 选题背景和意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 交通路况特征分析方法研究现状

1.2.2 时空聚类算法研究现状

1.3 云GIS开发技术

1.4 研究区与研究内容

1.4.1 研究区概况

1.4.2 数据来源与处理

1.4.3 研究内容

1.5 论文结构

2 城市交通路况时空聚类方法

2.1 探索性时空数据分析（ST-EDA）

2.1.1 时空自相关性分析

2.1.2 时空平稳性分析

2.2 ST-DBSCAN算法

2.2.1 ST-DBSCAN算法概述

2.2.2 ST-DBSCAN算法实现

2.3 时空聚类有效性评价方法

3 大连市交通路况时空聚类特征分析

3.1 基于ST-EDA的城市交通路况分析

3.1.1 城市交通路况的时空自相关性

3.1.2 城市交通路况的时空平稳性

3.2 基于ST-DBSCAN的城市交通路况时空聚类特征

3.2.1 参数确定

3.2.2 时空聚类分析

3.3 城市交通路况时空聚类的有效性评价

4 大连市交通路况云GIS原型系统

4.1 云GIS原型系统设计

4.1.1 系统结构设计

4.1.2 系统界面设计

4.1.3 系统功能设计

4.1.4 系统数据库设计

4.2 云GIS原型系统功能实现

4.2.1 基本GIS功能

4.2.2 探索性时空数据分析功能

4.2.3 ST-DBSCAN分析功能

4.2.4 时空聚类有效性评价功能

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文和参与项目情况

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 徐子惠

导师: 王方雄

关键词: 城市交通路况,时空聚类,大连市

来源: 辽宁师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 辽宁师范大学

分类号: P208;U491.265

总页数: 60

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