浮动车法调查报告
浮动车调查法公式推导证明
ki × (ui − uc ) = uii × (ui − uc )
于是，净超越的车辆数为： 于是，净超越的车辆数为：
yi = (ui − uc ) × ulc = qi (tc − ti )
qi ui
浮动车调查方法两个重要计算 公式① 公式①、②的推导或证明
所以，两种方向量测交通流的总体交通车辆数量分别为： 所以，两种方向量测交通流的总体交通车辆数量分别为：
式中： 浮动车参数计算法 式中： 道路上参考方向交通量； 道路上参考方向交通量 ①测定方向上的交 q——道路上参考方向交通量； 通量 x——观测车反向参考方向行驶 观测车反向参考方向行驶
x+ y q = ta + tc
时遇到的车辆数； 时遇到的车辆数； y——观测车沿参考方向行驶时 观测车沿参考方向行驶时 的净车辆数（ 的净车辆数（超过观测车的辆数 减去被观测车超过的车辆） 减去被观测车超过的车辆） ； ta——观测车反向参考方向行驶 观测车反向参考方向行驶 的车辆运行行程时间； 的车辆运行行程时间； tc——观测车沿参考方向行驶时 观测车沿参考方向行驶时 的车辆运行行程时间； 的车辆运行行程时间； 观测车沿参考方向行驶时的 t——观测车沿参考方向行驶时的 平均行程时间； 平均行程时间； l——路段距离。 路段距离。 路段距离
m m m m
m
m
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
m
m
x + y = q(ta + tc ) 即q = tx+tyc a+
由于量测交通量的车辆数量不变， 由于量测交通量的车辆数量不变，即：
y q × t = ∑qti = qtc − y, t = tc − q i i=1 m
同样也可以表示为： 同样也可以表示为：
基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究的开题报告
基于浮动车技术的道路车辆行驶速度研究的开题报告一、研究背景道路交通是人们日常生活中不可或缺的一部分，而车辆行驶速度是道路交通的关键指标之一。
通过测量车辆行驶速度等数据，可以了解道路交通的运行情况，进而制定科学的交通管理措施。
因此，浮动车技术被广泛应用于测量车辆行驶速度、路段通行能力等交通运行状态指标的监测。
浮动车技术是一种通过配备GPS定位、行驶记录仪等设备装置在车辆上以测量车辆在道路上行驶速度和位置的技术。
当车辆行驶过程中，通过GPS定位和行驶记录仪收集到的数据可以用于反映车辆在不同路段的行驶速度和通行情况。
而这些数据可以被用于交通运行状态的监测和研究，而这些研究对于制定科学合理的交通管理措施具有重要意义。
二、研究目的本次研究的目的是通过对浮动车技术的应用，了解当前城市道路的交通运行状态和车辆行驶速度分布情况，进而分析影响车辆行驶速度的因素，为制定更加科学的交通管理措施提供参考。
三、研究方法1. 浮动车技术的使用：采用GPS定位和行驶记录仪等设备装置在车辆上、通过大量测量车辆在道路上行驶速度和位置等数据，对车辆行驶速度分布情况进行分析。
2. 现场调查研究：在采集到大量车辆行驶速度等数据的基础上，对道路交通拥堵的具体情况进行实地观察和记录，进一步分析交通拥堵的成因和规律。
3. 统计学分析：通过对大量采集到的行驶速度数据进行统计学分析，探讨车辆行驶速度与路段长度、车流密度、道路线型等因素之间的关系，挖掘导致交通拥堵的因素和规律。
四、研究内容本次研究主要包括以下内容：1. 对浮动车技术的原理、技术实现及优点进行深入了解。
2. 调查研究道路交通拥堵情况，统计车辆行驶速度分布情况，并对数据进行统计学分析。
3. 分析车辆行驶速度与路段长度、车流密度、道路线型等因素之间的关系，探讨导致交通拥堵的因素和规律。
4. 探讨浮动车技术在交通管理和交通规划方面的应用前景。
五、研究意义本次研究有以下意义：1. 通过对城市道路交通运行状态和车辆行驶速度的分析和研究，为制定更加科学合理的交通管理措施提供参考。
基于浮动车数据的城市居民出行行为规律分析
基于浮动车数据的城市居民出行行为规律分析摘要：基于浮动车数据对代表居民活动地的特征点进行提取,并采用K均值算法对特征点进行聚类。
本文采用这种方法对居民周末出行的空间分布规律进行分析。
分析结果表明周末出行主要集中在商业娱乐休闲区，且城区分布相对于郊区更集中。
关键词：浮动车数据特征点提取K均值聚类空间分布1 引言城市是衡量国家社会经济发展水平的重要标志之一。
城市交通作为城市的一个重要组成部分，在很大程度上决定着城市的发展。
居民的出行活动是各大交通问题产生的根源。
因此，对城市居民的出行行为规律进行分析和研究是解决城市交通问题的重要途径之一，在现实生活中具有重要的意义。
本文利用浮动车数据对城市居民的出行行为规律进行分析和研究，探究居民出行的空间分布特征。
浮动车数据可以一定程度地反应居民出行轨迹，从而论证了本文研究的可行性。
2 研究内容浮动车数据（Floating Caring Data）[1]采集技术是近几年来兴起的一种动态交通信息检测技术，其基本原理是在浮动车辆上配置车载GPS（Global Positioning System，简称GPS）设备，再由该设备定时向车辆调度中心发送车辆的相关信息，如车辆编号、记录时间、行驶速度、行驶方向、载客状态、经纬度等，从而获得道路的交通运行状况。
与人工调查、感应线圈、微波雷达等交通信息采集方式相比，浮动车数据具有采集范围广、成本低、更新速度快等优点。
通过对浮动车数据进行分析，能够挖掘出一些潜在有价值的信息，如居民出行时间及热点区域等。
本文基于浮动车数据，主要研究了居民的周末出行在空间上的分布。
居民的出行时间分布反映了居民周末出行的时间高峰期，而居民出行的空间分布则反映了居民周末出行的热点区域。
通过对居民出行的时间和空间分布进行研究，可以为居民日常出行提供信息辅助和决策支持。
2.1 数据预处理由于数据量较大，首先需要对数据进行入库。
浮动车数据的数据库表结构设计如图1所示。
基于GPS浮动车的城市道路交通状态判别技术研究的开题报告
基于GPS浮动车的城市道路交通状态判别技术研究的开题报告一、选题背景在城市交通网络的管理中，了解路网的交通状态以及实时路况的变化情况是非常重要的。
传统的交通监控系统采用的是固定的摄像头和传感器，这种方法显然存在着一些问题，如部署成本高、范围受限、易受天气等因素的干扰等。
因此，建立一种基于GPS浮动车的城市道路交通状态判别技术成为一种备受关注的发展方向，尤其是在城市道路交通管理日趋复杂的情况下，这种技术反映了一种趋势和发展方向。
二、研究目的本研究旨在基于GPS浮动车技术，对城市道路交通状态进行判别，实现交通流的实时监测，并提出一种有效的交通管理策略，为城市道路交通管理提供参考。
三、研究内容1. 综述市场上的GPS浮动车技术及其发展趋势，研究GPS浮动车在交通管理中的应用现状。
2. 构建交通管理系统的架构，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和交通管理等环节，并对系统各部分进行详细设计和制定计划实施。
3. 分析浮动车数据，并确定浮动车特征，包括轨迹、速度、加速度、转向等。
4. 研究数据挖掘和机器学习技术，建立基于机器学习的交通流状态判别模型，并对建立的模型进行测试和验证。
5. 基于建立的交通流状态判别模型，实现城市道路交通状态实时监测，并提出有效的交通管理策略，为城市道路交通管理提供参考。
四、研究方法本研究将采用数据挖掘和机器学习技术，建立基于机器学习的交通流状态判别模型。
首先，对GPS浮动车的数据进行预处理，提取出关键的特征；然后，将提取出的特征作为模型的输入，对模型进行训练和测试，并通过模型实现城市道路交通状态的实时监测；最后，在基于模型的实时监测分析上，提出有效的交通管理策略。
五、预期成果本研究的预期成果是建立基于GPS浮动车的城市道路交通状态判别技术实现的交通管理系统，该系统可以实现交通流的实时监测，并提出有效的交通管理策略，为城市道路交通管理提供参考。
六、研究意义本研究的意义在于，基于GPS浮动车技术，为城市道路交通管理提供一种新的实时监测方法，该方法可以大大提高交通管理的效率和精度，同时也对交通流状态判别技术的研究和发展提供一些借鉴和参考。
浮动车法
用出入量法测区间平均密度
实验目的：通过观测，收集计算路段交通密度，用于对
路段交通拥挤程度的评价和交通流理论研究。 实验方法： 调查地点的选择：根据调查的目的不同，选择中间无分 叉路口的区间进行。区间长度为1700m长（云龙湖湖东 路,同浮动车法），地点的选择避开； 调查时间的选择：根据调查的目的确定，我们选取9:0012：00时段进行调查，调查时长定为62min
徐州市湖东路交通服务水平评价
（一） 浮动车法测交通量、区间速度（第一组第一分组） （二） 用出入量法测区间平均密度（第一组第二分组）
第一大组 第一组 第二组
鲍玉厚 高 歌 韩琰东 蒋松佑 脱 翔 陈 波 霍广旭 胡飞宏 任星宇 刘文超 王立贵 刘磊磊 安永杰
课程：交通工程学课程设计
调查概况
2
数据与总结
9
根据以下公式可以计算出该路段的单向车流量
QS(N)
60(M N ( S ) QS ( N ) PS ( N ) ) TN TS
(辆/h)
总结
10
在此处添加总结。
问题/讨论11Fra bibliotek问题 1
讨论 讨论
问题 2
讨论 讨论
问题 3
试车的车辆数。另外一人报告和记录时间及区间行驶时间。行驶距离应可
以从里程表读取。调查过程中，测试车一般需要沿调查路线往返形式12~16次。
本次调查往返次数设定为为6次。
用浮动车法测交通量、区间速度
7
1、实验目的： 2、实验方法 1）调查地点的选择：选择中间 无分叉路口的区间进行。区间长度不 易太长（一般<2km）（云龙湖湖东路） 2) 调查时间的选择：浮动车法 调查延续的时间较长，为了真实反映 交通情况，行程时间不宜太长，所以 分段以较短时间完成调查，每次调查
浮动车法的原理和过程
浮动车法的原理和过程在交通领域，为了获取准确的交通信息，研究人员开发了多种方法，其中浮动车法是一种非常有效的手段。
浮动车法是一种通过特定车辆的运行数据来推算道路上交通状况的技术。
浮动车，顾名思义，就是在道路上行驶的、具有特定功能的车辆。
这些车辆通常配备了先进的定位和通信设备，能够实时记录车辆的行驶速度、位置、行驶时间等信息，并将这些数据传输到数据处理中心。
浮动车法的原理基于这样一个简单的想法：通过对一辆或多辆浮动车在道路上的行驶情况进行分析，可以推断出整个路段的交通流量、平均车速等重要交通参数。
想象一下，一辆浮动车从 A 点出发驶向 B 点。
在行驶过程中，它会不断记录下经过每个路段所花费的时间以及行驶的距离。
如果这段路畅通无阻，车辆就能以较高且稳定的速度行驶，花费的时间相对较短；反之，如果道路拥堵，车辆的速度会降低，行驶相同的距离就需要更长的时间。
基于这些数据，我们可以计算出车辆在不同路段的平均行驶速度。
假设浮动车在一段长度为 L 的路段上行驶，起始时间为 t1，到达终点的时间为 t2，那么这段路的平均车速 V 就可以通过公式 V ＝ L ／（t2 t1) 计算得出。
但仅仅依靠一辆浮动车的数据来评估交通状况是不够准确的，因为可能存在特殊情况，比如这辆车在行驶过程中遇到了意外的交通事件或者驾驶员的驾驶习惯与众不同。
为了提高数据的准确性和可靠性，通常会同时使用多辆浮动车进行监测。
多辆浮动车的数据可以相互补充和验证。
比如，在同一时间段内，多辆浮动车在同一路段上的行驶速度都较慢，那么就可以较为确定地判断该路段处于拥堵状态；如果多辆浮动车的速度差异较大，可能说明该路段的交通状况不稳定或者存在局部的交通干扰因素。
在实际应用中，浮动车法的过程大致可以分为以下几个步骤：首先是浮动车的选择和装备。
选择的车辆要具有代表性，能够涵盖不同的车型和驾驶行为。
车辆需要安装高精度的定位设备，如 GPS 系统，以及能够实时传输数据的通信设备，如移动网络模块。
基于城市路网的浮动车数据处理与应用的开题报告
基于城市路网的浮动车数据处理与应用的开题报告一、研究背景和意义城市交通拥堵和空气污染问题已经成为全球性的难题。
因此，实现城市交通的高效、智能和环保已经成为城市发展中一个重要的环节。
浮动车数据是指通过安装于车辆上的通信设备来采集车辆行驶数据，并通过网络传输到数据中心进行处理的数据。
浮动车数据的优点在于数据采集范围广、采集数据高效、准确度高和适应性强等。
在城市道路交通中，浮动车数据能够帮助交通管理部门、城市规划部门和电子地图公司更好地进行交通管理、道路规划和导航服务。
浮动车数据处理与应用的主要研究内容有：数据预处理、路段划分、车速估计、路段通行时间预测、出行时间预测、出行距离预测、城市交通运行评价、交通拥堵识别等。
其中，路段划分是数据处理的关键之一。
通过对路网进行划分和对车辆行驶轨迹进行匹配，可以将车辆行驶轨迹划分成不同的路段单元，从而为后续的数据分析和处理提供必要的数据基础。
二、主要研究内容和方法本文主要研究基于城市路网的浮动车数据处理与应用。
具体包括以下几个方面的内容：1、道路网络构建首先，需要从地图数据中提取道路信息，并将其转换成可处理的网络数据格式。
2、数据预处理质量不良的原始数据可能会导致后续的数据分析和处理出现误差和噪声。
因此，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、纠错、补全，以及异常数据的判断和处理等。
3、路段划分通过对道路网络进行路段划分，将车辆行驶轨迹匹配到不同的路段单元中。
本文使用基于路段的匹配方法，将轨迹划分成多个路段单元。
4、车速估计和路段通行时间预测通过处理车辆行驶轨迹数据，可以准确地估计车速和路段通行时间，从而提供准确的实时交通信息。
5、出行时间预测和出行距离预测通过分析历史车辆行驶轨迹数据，可以准确地预测出行时间和出行距离，为驾驶人提供最佳的出行路线选择。
6、城市交通运行评价和交通拥堵识别通过对浮动车数据进行分析，可以对城市交通的运行状况进行评价，并识别交通拥堵现象。
浮动车法在交通调查中的主要应用内容
浮动车法在交通调查中的主要应用内容浮动车法是一种常用的交通调查方法，通常用于评估道路网络的运行状况和交通拥堵程度。
该方法主要通过在道路上放置一辆装有GPS定位设备、速度传感器、摄像头等设备的浮动车辆，记录车辆行驶时的位置、速度、方向等信息，从而获取道路交通的实时数据。
浮动车法的主要应用内容包括以下几个方面：
1. 道路网络状况评估：通过浮动车法可以实时监测道路的通行情况，例如道路的交通流量、速度、拥堵程度等，从而评估道路网络的运行状况和交通瓶颈点。
2. 交通拥堵分析：浮动车法可以帮助交通管理部门分析道路拥堵的原因和程度，如车流量过大、道路限制条件、事故等，从而采取相应的交通管理措施，缓解拥堵状况。
3. 交通规划：通过浮动车法获得的数据可以用于交通规划，例如评估新道路建设的必要性、规划交通信号灯等，从而提高道路交通的效率和安全性。
4. 交通安全：浮动车法可以监测车辆行驶时的速度和方向，从而评估车辆的驾驶行为和行车安全，帮助交通管理部门采取相应的交通安全措施。
总之，浮动车法在交通调查中具有广泛的应用价值，可以帮助交通管理部门快速获取道路交通的实时数据，从而更好地进行交通管理和规划。
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“浮动车法调查交通量”实验报告
实验目的：
1.通过实验，加深对交通量和区间车速的概念和浮动车法观测路段车流量的原理等专业内容的理解。
2.通过实验，掌握浮动车路段车流量观测的方法和实验方案的设计.
调查方法：
浮动车法（ Floating Car Method ），这种方法是英国道路研究试验所的 Wardrop 和Charlesworth 于 1954年提出的。
它可以同时获得某一路段的交通量、行驶时间和行驶车速等数据，是一种综合调查技术。
调查时需要一辆测试车，应尽量避免使用警车等有特殊标志的车辆。
调查时，一名调查人员（除驾驶员外）记录对向开来的车辆数量 ,一名调查员记录与测试车同向行驶的车辆中被测试车超越的车辆，一名调查员记录超越测试车的车辆数，另外一人报告和记录时间以及停始时间。
行驶距离应可以从里程表读取。
本次调查性质属认识调查，往返次数定为 1 次。
本次调查距离为6公里来回。
浮动车法调查记录表
地点：南环天气：晴朗
日期:2015年5月27日星期三下午
调查数据计算
1.测定方向上的交通量 qc : qc=(Xa+Yc)/(ta+tc) (辆/min)
式中：
qc---路段待测方向上的交通量（单向），辆/min;
Xa---测试车沿测定方向行驶时，朝测试车对向行驶（顺测试方向）的来车数，辆； Yc---测试车在待定方向行驶时，超越测试车的车辆数减去被测试车超越的车辆数（相对测试车顺测定方向上的交通量），辆；
ta---测试车与测定车流方向反向行驶时的行驶时间，min;
tc---测试车顺待测定车流方向行驶时的行驶时间，min。
2.平均行程时间 t
c : t
c
=t
c
-(Y
c
/q
c
) (min)
式中：t
c
---测定路段的平均行程时间，min。
3.平均车速 v
c : v
c
=(l/t
c
)×60 (km/h)
式中：v
c
---观测路段的平均车速（单向），km/h；l---观测路段的长度，km。
利用以上公式进行计算时，式中所用各数值（X
a ,Y
c
,t
a
,t
c
等）一般都取用其算术平均
值来进行计算。
注意事项：
1.行程时间，在记录时以分、秒计，在公式计算中，秒应以分的百分数计，便于直接
计算。
2.浮动车法调查延续的时间较长，为真实反映情况，应注意路段和行程时间不能太长，
尽可能分段在较短时间内完成。
3.浮动车法观测到（经计算获得）的交通量是一个平均值（以平均值计算时），是表明
在整个观测时段内的平均值，而由每一次观测所的数据计算的交通量才是该时段的佳通量。