Phân Tích Và Mô Phỏng Tình Trạng Giao Thông Dựa Vào Khai Phá Dữ Liệu Của Phương Tiện Vận Tải

Nội dung tài liệu

Luận văn này tập trung vào việc phân tích và mô phỏng tình trạng giao thông thông qua khai phá dữ liệu phương tiện vận tải. Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu và mô hình hóa để giải quyết các vấn đề thực tế như tắc đường, quy hoạch đô thị. Các phương pháp được đề cập bao gồm phân vùng và phân cụm dữ liệu GPS, mô phỏng luồng di chuyển, xếp hạng khu vực đón/trả khách, dự đoán luồng giao thông và đưa ra gợi ý di chuyển cho tài xế.

Luận văn còn trình bày việc áp dụng thuật toán PageRank để xếp hạng các vùng giao thông dựa trên dữ liệu di chuyển của taxi. Đồng thời, mô hình Xích Markov di động (MMC) cũng được sử dụng để dự đoán điểm đến tiếp theo của phương tiện dựa trên lịch sử di chuyển.

Hệ thống được đề xuất xây dựng dựa trên việc chia nhỏ bản đồ thành các vùng, phân tích dữ liệu theo ngày và khung thời gian, áp dụng thuật toán phân cụm để xác định các cung đường di chuyển, sử dụng PageRank để xếp hạng các vùng và mô hình n-MMC để dự đoán điểm đến.

Mục lục chi tiết

• Chương 1: Khái quát bài toán khai phá dữ liệu phương tiện vận tải
• Chương 2: Một số nghiên cứu về phân tích, mô phỏng tình trạng giao thông
• 2.1: Thuật toán phân cụm TRACLUS
• 2.1.1: Phân vùng quãng đường
• 2.1.2: Phân cụm
• 2.2: Mô hình giao thông dựa trên “pagerank”
• 2.2.1: Xếp hạng bằng duyệt web
• 2.2.2: Damping factor trong PageRank
• 2.2.3: PageRank có trọng số
• 2.2.4: Xếp hạng bằng taxi
• 2.3: Sử dụng xích Markov trong dự đoán điểm đến tiếp theo
• 2.3.1: Xích Markov
• 2.3.2: Xích Markov di động (Mobility Markov Chain – MMC)
• 2.3.3: Sử dụng n-MMC để dự đoán điểm đến tiếp theo
• Chương 3: Xây dựng hệ thống phân tích, mô phỏng tình trạng giao thông
• 3.1: Các đề xuất
• 3.1.1: Đề xuất phân vùng bản đồ Hà Nội
• 3.1.2: Cách tính xếp hạng cho PageRank có trọng số
• 3.1.3: Sử dụng mô hình n-MMC với các nhãn về xếp hạng
• 3.2: Tổng quan hệ thống