道路网上连续最近邻查询方法研究.pdf

摘要在智能交通系统瑀校罱’檠茄芯康闹氐阄侍庵唬美凑页鼋煌吠欣氩檠韵最近的目标对象,尤其是查询对象在路网上连续移动的情况,即称为道路网连续最近邻查询。目前,国内外的大多数研究都是建立在基于静态信息的路网模型上,即把路段的长度作为该路段的行驶代价,而没有考虑动态交通信息缃煌ǹ刂疲藕灯等待,交通堵塞等S捎诮煌吠纯龈丛樱煌ㄐ畔⑹凳狈⑸浠蔡路网模型下的最近邻查询不能反映交通路网的真实情况。本文将最近邻查询建立在动态信息的路网模型上,将路段上的行程时间定义为路段权值,并且该权值随着交通网络信息的改变而随时发生变化。另外由于交通信息中心进行数据转换并发布信息也需要一定的时间,想要准确地给出最近邻查询结果,这就需要对路段上未来行程时间进行预测。本文采用了基于窬绲男谐淌奔湓げ饽P停根据已有的历史数据对未来时段的行程时间进行预测,从而改变路段的权值,使它能较准确地反映该路段的行驶代价。同时,随着交通状况的变化,当路段的权值改变,服务器就需要更新。传统的路网连续最近邻查询方法是采用的快照方式,相当于做了一系列的静态最近邻查询,每次更新都要重新查找所有的最近邻,存在重复计算的问题。本文对传统的路网连续最近邻查询进行改进,考虑到两次连续的查询结果之间存在一定的联系,充分利用前次查询结果的有效部分,减少数据库的更新。改进算法在处理更新时考虑了各种更新情况,并合理地安排处理各种更新的顺序,以提高查询效率。最后本文分别就传统路网移动对象连续最近邻算法和改进的连续最近邻算法运用真实数据做实验比较,实验表明,改进算法准确率和查询效率都要优于传统算法。关键词:智能交通系统,交通路网,连续最近邻查询,睩,神经网络銵
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丑星丝沙形年二月髟日钌稠改犄栽隆稳学位论文独创性声明:本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实,本人负全部责任。河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊馀贪电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布ǹ授权河海大学研究生院办理。论文作者┟:学位论文使用授权说明
第一章绪论研究背景与意义国内外研究现状在地理信息系统冲,最近邻查询是经常遇到的一类查询,由于无系统道路网上最近邻查询是智能交通系统中研究的重点问题之一,它用来找出交通路网中离查询对象最近的目标对象,尤其是查询对象在路网上连续移动的情况,这正是本文中研究的重点。线通讯的广泛使用,跟踪并记录移动对象的位置成为可能,移动对象的最近邻查询算法也成为研究的重点和难点。最近邻耹鷅,檠怯美凑页鼍嗬氩檠韵笞罱哪标对象,即最近邻居,最近邻的数目可以是一个,也可以是个,若则称凇@纾诘乩硇畔⑾低持校砸桓鎏囟ǖ奈恢没蚰勘辏G笙低巢找并返回隼胨罱亩韵螅辈檠韵笠贫保颐窃虺浦R贫韵蟮牧续最近邻查询。当然,最近邻查询也可以检索沿某路线运动的移动对象的最近邻,而在实际应用中,最近邻查询方法必须和交通路网的实际情况结合在一起,这在智能交通,中具有广泛的应用前景,也是本文要研究的基于路网的移动对象连续最近邻查询。道路网上移动对象的连续最近邻查询,是对于查询对象道路网上移动的情况下悸堑降缆吠奶厥庑裕渎范的权值也在不停地改变圆檠韵罅淖罱诘牟檎摇@纾谥悄芙煌系统中,以出租车为查询对象,道路上的加油站为目标对象,随着出租车的移动连续查找距离出租车最近的加油站。本文主要是对于道路网上移动对象的持续最近邻查询方法的研究,针对具体的道路网,考虑道路网的特殊性和复杂性,给出相对快速准确的查询算法减少复杂的计算和网络负担。在基于路网的研究中,移动对象的运动是受到一定条件限制的,比如汽车是在交通网络上行驶的。因此,在基于路网的条件下,最近邻查询的结果是取决于趾河海大学硕士研究生论文道路网上连续最近邻查询方法研究
有遇到的查询对象到中心的距离,这种方法是对锼惴ǖ囊恢直湫危崩区域冢蜃罱诮峁槐洹6飧鲇行蚩梢酝ü鱮方法来获得。路网的连通性的,而不是对象的相对位置。现有的国内外对路网上的连续最近邻查询方法主要分为查询点运动轨迹预知和轨迹未知这两种情况:辈檠韵笠贫墓旒TぶJ保饫嗖檠枰N2檠韵蟮拿恳桓鑫置重复计算它的凇=饩鑫侍獾