文献类型：期刊文章

作　　者：吴佩莉[1,2] 刘奎恩[3] 郝身刚[4] 张全新[1,2] 谭毓安[1,2]

机构地区：[1]北京理工大学计算机学院,北京100081 [2]北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心,北京100081 [3]中国科学院软件研究所,北京100190 [4]南阳师范学院计算机与信息技术学院,河南南阳473061

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A212);国家自然科学基金项目(61202064;91124001)

年　　份：2014

卷　　号：51

期　　号：1

起止页码：189-198

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征相关的交通参数,提出了拥堵同伴发现算法.该算法能从浮动车轨迹流数据中筛选出可能发生拥堵的浮动车数据,从而对拥堵区域变化趋势进行概化预测,由预测结果决定负载处理方式.此外,设计基于预测的多优先级调度算法用以实现整个监控流程.提出的方法可有效降低处理浮动车数据的代价,实现快速交通拥堵监控.通过在城市路网中大规模出租车轨迹数据上的实测,验证了这种算法的有效性和优势.

关 键 词：浮动车数据 交通拥堵 拥堵同伴发现  降载 轨迹流数据  

分 类 号：TP311.13]