一种基于GPS数据的交通拥堵检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPS数据的交通拥堵检测方法，本方法为了对某区域内实时交通状态进行有效的检测，将研究区域分成不同大小的簇分别进行研究；对于交通状态的检测，重要的是实时性，因此本方法使用了基于簇内样本数量进行抽样的方式来减少计算量。本方法为了保证数据的合理性，首先对采集的GPS数据进行预处理，剔除了其中的异常数据；其次，在保证采集的交通信息完整性的基础上，利用GPS数据的时空特性，使用k‑means算法对GPS数据进行聚类分析，实现不同簇下的研究区域划分；最后，基于簇内样本数量的抽样来实现交通状态的实时检测，在时效性得到了有效提升。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车联网中检测交通拥堵状态的技术，特别涉及一种基于GPS数据的通过数据挖掘进行检测的方法。
技术介绍
随着交通拥堵问题的日益突出，如何有效检测区域内实时的交通状态是城市交通发展中的研究热点，是智能交通系统的重要组成部分。准确实时地获取道路交通状态且及时反馈给出行者能够有效的缓解交通拥堵，减少环境污染，促进城市与人们生活的发展。因此如何准确实时地判断交通状态是解决拥堵问题的关键。对交通状态进行准确判断的基础是汽车行驶数据的准确性。之前对路况的信息采集技术主要有波频检测、磁频检测和视频检测等，而且由于一些地方固定的传感器设备比较稀疏而且还有可能一些已经失去工作能力，所以得到的交通数据不够完整也不够准确。而近年来GPS技术的迅速发展给交通拥堵检测带来了数据量庞大的时空数据，有效促进了对交通状态进行检测的研究。为了更好地解决交通拥堵这个日益突出的问题，准确判断交通状态，国内外对此都做了很多的研究，现有的技术中，例如：文献[1]林树宽,于伶姿.基于GPS轨迹数据的拥堵路段的检测[J].东北大学学报(自然科学版).2015,36(11):1530-1534、文献[2]姚敏杰.基于车本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GPS数据的交通拥堵检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：对获取的GPS数据中存在的速度为负值的数据进行筛选，用0来代替，在数据的预处理过程中舍弃因交通事故和天气等突发性因素导致的采集到的车辆速度可能会偏离正常的速度范围的异常数据；步骤2：对在数据的采集过程中丢失的数据进行修复；步骤3：使用k‑means算法对路段上的车辆进行聚类，得到不同大小的簇；步骤4：获取每个簇内车辆的加权平均速度，然后把该速度作为衡量交通拥堵状况的主要参数；步骤5：画出速度折线，判断该道路区域的拥堵状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于GPS数据的交通拥堵检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：对获取的GPS数据中存在的速度为负值的数据进行筛选，用0来代替，在数据的预处理过程中舍弃因交通事故和天气等突发性因素导致的采集到的车辆速度可能会偏离正常的速度范围的异常数据；步骤2：对在数据的采集过程中丢失的数据进行修复；步骤3：使用k-means算法对路段上的车辆进行聚类，得到不同大小的簇；步骤4：获取每个簇内车...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵海涛，张亚茹，朱洪波，杨龙祥，刘南杰，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32