基于流数据的离散域路径规划研究

论文摘要

离散域范围内的路径规划是在复杂的路径拓扑网络定位起始点和目标点,而后运用路径搜索方法进行路径寻优规划的过程。伴随拓扑网络的节点趋于指数增长,传统基于图形学的路径优化算法已逐渐展现疲态,难以适应复杂多变的路径拓扑网络。因而在路径寻优方向的研究是不可或缺的。本文将以网络拓扑构建为切入点,获取网络拓扑路径实时状态,动态计算权值信息,据此完成整个路径寻优过程。具体地,本文的主要研究方向如下:（1）研究网络拓扑结构构造方法。本文通过对网络拓扑特征的剖析,依据图形学方法定义节点间的关系,引入分层架构简化数据存储,使用链式存储结构简化节点结构。根据网络环境完成节点、路径、连通强度的定义,实现网络拓扑架构的构建过程。（2）研究基于流数据的状态判别算法。流数据相较于静态数据,可能包含更多的无关或冗余特征。本文在流特征分析的基础上,提出一种基于多模型融合的状态判别算法,算法能够对流数据中出现的数据错误进行甄别并进行修正。接着算法会自动选择与状态判断相关度高的特征,删除与状态判别相关度低甚至冗余特征,然后基于流特征属性进行多特征聚类,利用相似性原理将对流特征属性进行分门别类,将流数据实例划分为多个存在明显差别的子实例。最后,建立实时分类模型,对流入模型内部的数据做出快速的响应,在有限时间内完成对流数据的分类过程,避免出现由于计算复杂度过大而导致大范围的数据排队及阻塞。（3）研究传统路径规划算法,归纳总结传统方法中存在的缺陷及不足,依照缺陷及不足,优化传统路径规划算法空间结构,降低算法复杂度,提出一种Linked-Dijkstra方法,使其能够应用至复杂的网络环境中。（4）结合高速公路交通流数据,构建基于高速公路的路网拓扑结构,获取路网内道路实时交通状态,完成车辆路径诱导过程。通过在真实的网络拓扑结构上进行对比实验,表明本文提出的方法能够应用至复杂的网络拓扑结构中。引入链式存储的网络拓扑结构在自适应性能优于其他结构,基于多模型的融合的状态判别能够有效实时路径状态,Linked-Dijkstra算法在复杂度上明显由于传统方法。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 研究内容
•   1.4 论文结构安排
• 第二章 流数据理论技术概述
•   2.1 流数据概述
•     2.1.1 流数据定义
•     2.1.2 流数据特点
•     2.1.3 流数据挖掘
•   2.2 交通流概述
•     2.2.1 交通流参数
•     2.2.2 交通流理论
•   2.3 道路交通状态
•   2.4 本章小结
• 第三章 网络拓扑结构构建
•   3.1 网络拓扑结构
•   3.2 拓扑信息存储
•     3.2.1 存储结构
•     3.2.2 数据存储
•   3.3 网络拓扑构建
•     3.3.1 节点获取
•     3.3.2 路段获取
•     3.3.3 连通强度
•     3.3.4 路网拓扑
•   3.4 本章小结
• 第四章 基于多模型融合的状态判别算法
•   4.1 算法流程
•   4.2 数据预处理
•     4.2.1 数据错误
•     4.2.2 数据标准化
•   4.3 特征选择
•   4.4 多特征聚类
•   4.5 实时分类
•   4.6 算法验证
•   4.7 本章小结
• 第五章 基于动态权值的离散域路径规划
•   5.1 传统路径规划算法
•   5.2 动态路径权值
•     5.2.1 路径权值确定依据
•     5.2.2 路径权值计算方法
•   5.3 路径规划算法改进
•   5.4 算法验证
•   5.5 本章小结
• 第六章 车辆路径规划应用
•   6.1 应用架构
•   6.2 系统展示
•     6.2.1 web系统
•     6.2.2 车辆路径规划APP
• 第七章 总结与展望
•   7.1 本文总结
•   7.2 未来展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张雪岩

导师: 张凤荔

关键词: 路径规划,流数据,拓扑构建,状态判别,多特征聚类

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 电子科技大学

分类号: U491.112;TP301.6;O157.5

总页数: 80

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