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想了一天，头都变作两个大了，唉，书到用时方恨少：鱼书欲寄长浮拜簧之毫瓣桐抱昆何由达，水远山长处处同。欲寄家书少客过，闭门心远洞庭波。
鎏阳** &3-31 10:37
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汪国真天高路远的原文
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出门在外也不愁基于浮动车技术的高速公路地图匹配算法研究--《吉林大学》2013年硕士论文
基于浮动车技术的高速公路地图匹配算法研究
【摘要】：近些年来，随着我国经济发展步伐越来越快，机动车保有量作为经济社会繁荣的标志呈现出了高速增长的态势，随之而来的交通拥堵状况也愈演愈烈，成为大中城市亟待解决的首要问题。如何及时地反应道路上的交通运行状况，准确地为出行者提供诱导信息，有效地避免交通拥堵，是智能交通领域一直着力研究的重要内容。GPS浮动车技术作为交通信息服务系统中不可或缺的重要技术，已经成为时下解决城市交通问题的技术关键。地图匹配技术作为新一代智能交通系统中车辆导航方面的核心技术，提高其匹配效率，是有效提供车辆诱导，优化公众出行，精准交通服务信息的重要改进手段。高速公路作为我国交通系统中的重要组成部分，近些年来发展势头十分迅猛。针对高速公路上重点营运车辆的GPS信息，本文提出了一种基于浮动车技术的高速公路地图匹配方法。
依托国家高技术研究发展（863计划）课题《多源多维城市交通状态感知与交互处理》项目，本文针对现阶段国内外成型的浮动车地图匹配技术中GPS数据预处理及地图匹配方法上存在的问题，结合我国高速公路车辆运行特点及高速公路路网特点，采用数理统计、人工智能、GIS等先进技术方法重点研究了基于浮动车技术的高速公路地图匹配算法，具体研究内容如下：
（1）绪论。通过总结目前基于浮动车技术的地图匹配算法的国内外现状，分析了现阶段国内外相关技术所存在的不足，探讨了本文的研究目的与意义，结合我国高速公路特点，确定了本文的研究思路与章节安排。
（2）浮动车GPS数据的处理与分析。通过简要介绍浮动车信息采集系统的构成、GPS浮动车数据的采集机理及流程，提出了适用于高速公路的浮动车GPS数据的预处理方法。根据数据质量的评价方法及相应指标对数据进行评价，保证浮动车GPS数据来源真实可靠，精准有效，为接下来的地图匹配算法提供了高可靠的数据基础保障。
（3）基于浮动车技术的高速公路地图匹配算法。通过分析常见地图匹配方法优点与不足，结合高速公路车行特点及路网特点，通过引入距离判据、方向判据和连通性判据三个基本要素，考虑前向匹配和后向匹配两种模式，提出一种适用于高速公路浮动车地图匹配的改进的点-线地图匹配算法。
（4）算法验证及改进。采用实际高速公路数据对提出的基于浮动车技术的高速公路地图匹配算法进行验证，验证表明算法切实有效、精准可靠。根据实例验证中高速公路路网匹配情况，通过合并缓冲区，旋转方向角及弱化连通性等方法对算法进行了相应地改进，构造更高效、更精准的适用于高速公路的基于浮动车地图匹配的算法模型，使得匹配算法具有更强的适应性和更高的实效性。
（5）总结与展望。对本文研究内容及取得成果进行全面总结，并指出本文研究不足，对进一步的研究工作进行展望。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：U495【目录】：
摘要4-6Abstract6-11第一章 绪论11-19 1.1 依托项目11 1.2 选题背景11-12 1.3 国内外研究现状12-17
1.3.1 GPS 浮动车技术方面12-14
1.3.2 地图匹配算法方面14-17 1.4 研究目的及意义17 1.5 研究思路及章节安排17-18
1.5.1 研究思路17-18
1.5.2 章节安排18 1.6 本章小结18-19第二章 浮动车数据的处理与分析19-33 2.1 概述19-22
2.1.1 浮动车数据采集机理19
2.1.2 浮动车信息采集系统19-20
2.1.3 浮动车信息处理基本流程20-22 2.2 浮动车 GPS 数据预处理方法研究22-29
2.2.1 缓冲区的构建方法23-25
2.2.2 GPS 数据漂移值剔除25-27
2.2.3 车辆行驶模式判别27-29 2.3 浮动车 GPS 数据质量评价方法29-32
2.3.1 浮动车 GPS 数据质量评价因素29-30
2.3.2 浮动车 GPS 数据质量评价方法30-32 2.4 本章小结32-33第三章 高速公路地图匹配算法33-51 3.1 高速公路车辆及路网特点分析33-34
3.1.1 车行特点33
3.1.2 高速公路特点33-34 3.2 地图匹配技术分析34-46
3.2.1 概述34-35
3.2.2 常用地图匹配算法35-45
3.2.3 算法比较与分析45-46 3.3 高速公路地图匹配算法46-49
3.3.1 算法总体思想46-47
3.3.2 算法流程描述47-49 3.4 本章小结49-51第四章 算法验证及改进51-59 4.1 实例验证51-55 4.2 算法改进55-58 4.3 本章小结58-59第五章 总结与展望59-61 5.1 全文总结59-60 5.2 论文展望60-61参考文献61-65作者简介及科研成果65-67 1. 作者简介65 2. 攻读硕士期间发表的学术论文65 3. 攻读硕士期间参与的科研项目65-67致谢67-68
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