城市区域交通网络的GIS-T构建方法研究与应用

构建城市区域交通网络是进行区域交通规划的基础,区域交通线网数据种类繁多,其存储、显示、管理过程复杂。运用GIS-T技术辅助建立的交通网络层次清晰,直观性强且易于操作。结合长沙洋湖垸区域案例探讨了基于GIS-T的交通网络系统的构建方法,通过矢量图形和数据库相结合实现了区域网络编辑和属性数据处理的可视化,在TransCAD仿真平台上实现了网络数据的可视化输入、编辑及方案优化。借助GIS-T可以及时更新区域交通网络信息,为区域交通网络运输系统的规划、设计提供准确、完备的测试数据。     

基于时空特征向量的长短期记忆人工神经网络的城市公交旅行时间预测

针对“随着预测距离的增加,旅行时间预测的难度加大”的问题,提出了一种基于时空特征向量的长短期记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）的综合预测模型。首先,将24 h切分为288个时间切片,以生成时间特征向量;然后,基于时间切片建立LSTM时间窗口模型,该模型可解决长期预测的窗口移动问题;其次,将公交线路切分为多个空间切片,并使用当前空间切片的共同平均速度作为瞬时速度,同时将每个空间切片的预测时间用作空间特征向量,并将其发送到新型的混合神经网络模型LSTM-A中,该模型结合两种预测模型的优点并解决了公交旅行时间预测问题;最后,基于实验数据集进行了实验和测试：将公交站点间的预测问题划分为线路切片预测子问题,并针对每个相关的子问题引入了实时计算的概念,从而避免了复杂路况带来的预测误差。实验结果表明,所提算法在准确性、适用性方面均优于单个神经网络模型。综上,所提的新型混合神经网络模型LSTM-A能从时间特征的维度实现长距离到站预测、从空间特征的维度实现短距离到站预测,从而有效地解决了城市公交旅行时间预测问题,避免了公交车辆的远程依赖和错误积累。     

基于占空比的聚类算法评价指标研究

基于密度的聚类算法（DBSCAN）是最有效的轨迹数据挖掘方法之一,但基于密度的聚类算法往往受到输入参数选择的限制。在轨迹数据挖掘中,聚类结果不仅受到类内距离和类间距离的影响,还受到聚类中坐标点个数的影响。因此,提出了一种新的基于内外占空比的集群有效性指标来平衡这三个因素,该指标可以自动选择密度聚类的输入参数,并在不同的数据集上形成有效的聚类,优化后的聚类方法可应用于出行者行为轨迹的深度分析和挖掘。实验结果证明,与传统的有效性指标相比,提出的基于占空比的评价指标能够优化输入参数,获得较好的出行者位置信息聚类结果。