用出租車gps數(shù)據(jù)分析深圳道路交通情況25213

1、 河南理工大學(xué) 河南理工大學(xué) 201 2011 年數(shù)學(xué)建模競賽論文 年數(shù)學(xué)建模競賽論文 答卷編號（競賽組委會填寫） ： 題目編號： （D） 論文題目：用出租車 用出租車 GPS GPS 數(shù)據(jù)分析深圳道路交通情 數(shù)據(jù)分析深圳道路交通情況 參賽隊員信息(必填)： 姓 名 年級 年級 專業(yè)班級 專業(yè)班級 聯(lián)系電話 聯(lián)系電話 隊員 隊員 1 二 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué) 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué) 2 隊員 隊員 2 二 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué) 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)

2、 1 隊員 隊員 3 用出租車 用出租車 GPS GPS 數(shù)據(jù)分析深圳道路交通情況 數(shù)據(jù)分析深圳道路交通情況 摘 要： 此問題是一個典型的交通優(yōu)化問題， 交通擁擠歷來就是大城市難以解決的問題， 目前已經(jīng)擴(kuò)展到中小城市，因此交通優(yōu)化將顯得尤為重要。 本模型在采樣上主要使用隨機(jī)抽取法， 把隨機(jī)抽取 150 輛出租車 22 號一天的的 GPS數(shù)據(jù)作為模型建立的主要依據(jù)， 并排除由于 GPS 數(shù)據(jù)錯誤造成的壞點。 小區(qū)劃分上采用K 均值聚類分

3、析法，以距離為主要依據(jù)將交通小區(qū)劃為 150 個，選取小區(qū)最終中心點時 對方法進(jìn)行改進(jìn)， 以各交通小區(qū)坐標(biāo)均值作為小區(qū)坐標(biāo)的代表。 檢驗時引進(jìn)區(qū)內(nèi)出行比例。 在分析交通流向等問題時采用綜合分析和細(xì)致分析相結(jié)合， 例如在分析人員流動時把 150 個交通小區(qū)合并成大區(qū)進(jìn)行整體分析，時間上先給出一天的 OD 矩陣判斷出人員 流向再選出具有典型代表的早中晚時段給出 OD 矩陣， 更加細(xì)致的預(yù)測了人們的 OD 時空分布,為了直觀看出 OD 時空分

4、布， 除了給出 OD 矩陣外， 模型中還會給出大區(qū)的 OD 期望值圖。在模型的結(jié)果表示上，為了更加直觀地看出建模結(jié)果，將盡量以圖像形式給出，例如為了看出各個交通小區(qū)的劃分情況和各路段路口的堵車情況， 劃分的交通小區(qū)和堵車點全部與深圳市的行政地圖進(jìn)行合并。 整個模型的建立在一定程度上滿足了問題的要求， 通過了模型的檢驗。 例如為了檢驗小區(qū)劃分的成果，利用區(qū)內(nèi)出行比例不超過 25%的標(biāo)準(zhǔn)，列出各個小區(qū)的區(qū)內(nèi)出行比 例， 雖然不是 150 個