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公开(公告)号：CN109544921B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811415522.2
申请日：2018-11-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于交通特性的城市路段分类方法，通过获取浮动车的GPS数据，结合地图匹配算法和数据统计方法，对浮动车GPS数据进行有效处理，得到每条研究路段的速度时间序列，通过计算每条路段速度时间序列两两之间的皮尔逊相关系数，对速度时间序列进行筛选，得到速度特征时间序列，根据速度特征时间序列特征简单将研究路段初步分类为通畅路段、持续拥堵路段和复杂路段；再结合动态时间归整距离和序列的统计学特征计算速度特征时间序列之间的相似度，并基于层次聚类算法对所有复杂路段再次进行分类，该方法可以得到城市路段的速度分布模式，方便交通管理部门针对不同速度分布模式的路段进行管理。
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公开(公告)号：CN109544927B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201811502216.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种多层网络协同限行方法，首先，获取道路信息、公共交通及轨道交通信息，构建城市道路‑公交‑轨道多层网络；然后，获取多种交通方式的交通需求信息；再构建以城市道路‑公交‑轨道多层网络中各条边的限行比例为决策变量、以降低活动交通小区超容流量和出行者的出行代价目标的双目标规划模型；最后，设置决策变量不同的解，在不同的解下采用交通流量分配算法将获得的交通需求在多层网络中进行分配，计算相应的目标函数值，以获得决策变量的最优解，即可得到多交通方式的协同限行方案。本发明既能通过限行避免城市大型活动中的大规模人群聚集，又能尽可能降低限行影响。
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公开(公告)号：CN109544927A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811502216.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种多层网络协同限行方法，首先，获取道路信息、公共交通及轨道交通信息，构建城市道路-公交-轨道多层网络；然后，获取多种交通方式的交通需求信息；再构建以城市道路-公交-轨道多层网络中各条边的限行比例为决策变量、以降低活动交通小区超容流量和出行者的出行代价目标的双目标规划模型；最后，设置决策变量不同的解，在不同的解下采用交通流量分配算法将获得的交通需求在多层网络中进行分配，计算相应的目标函数值，以获得决策变量的最优解，即可得到多交通方式的协同限行方案。本发明既能通过限行避免城市大型活动中的大规模人群聚集，又能尽可能降低限行影响。
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公开(公告)号：CN109544921A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811415522.2
申请日：2018-11-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于交通特性的城市路段分类方法，通过获取浮动车的GPS数据，结合地图匹配算法和数据统计方法，对浮动车GPS数据进行有效处理，得到每条研究路段的速度时间序列，通过计算每条路段速度时间序列两两之间的皮尔逊相关系数，对速度时间序列进行筛选，得到速度特征时间序列，根据速度特征时间序列特征简单将研究路段初步分类为通畅路段、持续拥堵路段和复杂路段；再结合动态时间归整距离和序列的统计学特征计算速度特征时间序列之间的相似度，并基于层次聚类算法对所有复杂路段再次进行分类，该方法可以得到城市路段的速度分布模式，方便交通管理部门针对不同速度分布模式的路段进行管理。
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