交通模型论文

数学建模题目用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况摘要城市交通系统是一个离散、强耦合、非线性、并具有随机特性的复杂大系统。降低交通系统的复杂性对交通问题的建模解析、优化求解都有非常重要的意义。因此，交

数学建模 题目 用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况 摘要 城市交通系统是一个离散、强耦合、非线性、并具有随机特性的复杂大系统。降低 交通系统的复杂性对交通问题的建模解析、优化求解都有非常重要的意义。因此，交通 小区的划分在降低系统复杂性方面意义重大。值得说明的是：本文的交通小区不同于传 统交通规划领域的交通小区的概念。 GPS 对问题一从给出的几万辆车中选出部分进行研究，对每辆出租车的数据进行 GPSGPS 优化，抽取出租车载客过程中乘客上下车的坐标。将每辆车的数据放到一个 ExcelSPSS 表格中，利用软件对优化后的数据进行聚类分析，每个聚类都为一个交通小 GoogleEarth 区，聚类中心的坐标即为该交通小区的坐标。用将数据以图像的形式呈现 在图形中，有利于直观的看到交通小区的划分。 GPS 对问题二对出租车的数据进行处理，抽取优化后的出租车的数据，将多个出租 ExcelGPSOD 车的数据融合到同一个表格中，基于的出租车矩阵推算是利用 TransCAD 软件完成的。 对于问题三由于人们出行时主要的交通工具是出租车，所以可通过出租车的出行 ODOD 矩阵推算人们出行的矩阵。可建立一个极大熵修正模型，算出各个交通小区间的 OD 发生交通量，即得出交通调查表。 GPSSPSS 对问题四从出租车的数据中抽取部分数据信息，利用软件将速度小于一 定值的出租车的数据抽取处理出来，并对这些数据进行聚类分析，得到的某几个聚类集。 找到每个聚类集中的数据信息，即得到速度小于一定值的车的位臵和时间，即得到拥堵 GoogleEarth （速度小于一定值）路段和时段。可以通过得到拥堵路口时段。 关键词参赛队员 【】OD 交通小区矩阵聚类分析模型数据融合极大熵修正模型孙奇赵云 杨美英