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基于机器学习的出租车旅行时间估计模型的设计与开发文献综述

 2020-04-14 21:35:17  

1.目的及意义

1.1课题研究目的及意义

面对日益庞大的城市交通网络,以及城市客流的不断增加,对于出租车出行之前对路线行驶时间进行规划估计日益显示出其重要性。在城市交通网络中,道路拥堵的情况时有发生,尤其在大城市这种现象更加普遍,出租车作为客流中的一部分,对于正确估计其行驶时间对于旅客的时间规划,城市的交通情况改善,城市污染环境的缓解等有巨大的作用

估计出租车的旅行时间是出租车行驶中路线规划、导航和交通调度中的基本问题。当用户搜索到达目的地的路线时准确的旅行时间估计有助于更好的规划路线并避免拥挤的道路节约出行时间,反过来也有助于缓解交通拥堵。

1.2 国内外研究现状分析

目前我们已经进入了信息社会随之而来的是智能化和信息化,国内外几乎所有的电子地图和在线汽车行驶系统都在其程序中提供旅行时间,例如高德地图,Google Map等,其包含路线规划,路况分析,智能提醒等功能,为乘客提供更加便捷的服务方便乘客的出行,也有利于出租车司机的安全驾驶,提高自己的服务水平。估算旅行时间的准确性对于这些用户的用户体验至关重要,直接影响一个应用的成败。但是目前我国的信息化水平还是比较低的对于出行时间的各种影响因素的估计还是不够准确,有待进一步研究。

这个问题在过去已经得到了广泛的研究,但提供准确的旅行时间仍然非常具有挑战性,其主要受以下几个方面的影响:1)个体与总体:其主要存在两种估计路径旅行时间的方法 a)将路径分为若干路段,然后估计每个路段的行驶时间,最后总结相加获得最终的旅行时间。 b)直接估计整个路径的旅行时间。在此影响因素中个体分段路径可以准确估计每个路段的旅行时间,但是其也存在一定的难度,主要包括:1、获取每个路段内的路况条件较为困难,例如道路的交通信号灯、道路交叉口以及车辆的转弯方向等;2、每个路段都存在误差,最后可能形成累积误差。2)天气因素的影响:在不同的天气情况下车辆行驶速度受很多方面的影响,如路面状况,视野能见度等的影响。在干燥晴朗的天气车辆行驶速度一般为正常行驶,但是如果在大雾弥漫的天气中其行驶速度可能会大大降低,由此需要充分考虑各种天气状况对车辆行驶时间的影响。3)交通状况的影响:在交通拥堵等状况下对车辆行驶时间的影响也是不容忽视的。

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2. 研究的基本内容与方案

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2.1基本内容及目标

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