基于移动出行数据的城市交通管控方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，城市交通拥堵问题日益严峻，传统交通管控方法难以满足日益增长的交通需求。

移动出行数据作为一种新型数据资源，具有实时性、动态性、全覆盖等特点，为城市交通管控提供了新的思路和方法。

本选题的研究旨在探索如何利用移动出行数据提升城市交通管控水平，通过分析海量出行数据，挖掘城市交通运行规律，识别交通拥堵成因，进而优化交通信号控制策略、制定合理的交通诱导方案，最终实现缓解交通拥堵、提高道路通行效率的目的。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，移动出行数据在城市交通管控领域的应用研究受到国内外学者广泛关注，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于移动出行数据的城市交通管控方法研究方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要从以下几个方面展开：1.移动出行数据分析:对移动出行数据的特征、来源、获取方式进行分析，阐述其在城市交通管控中的应用价值，并探讨不同类型移动出行数据的优缺点和适用场景。

2.城市交通管控需求分析:分析当前城市交通管控面临的挑战，探讨移动出行数据在解决这些挑战方面的应用需求，明确面向移动出行数据的交通管控目标。

3.基于移动出行数据的城市交通状态感知:研究如何利用移动出行数据，准确识别出行需求，实时估计交通流量，并实现对交通拥堵的精准识别和预测。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:收集和整理国内外关于移动出行数据、城市交通管控、智能交通系统等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.数据获取与处理阶段:与相关部门或企业合作，获取真实的移动出行数据，例如出租车gps数据、手机信令数据、公交车gps数据等。

对获取的数据进行清洗、去噪、整合等预处理，构建适用于本研究的数据库。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:1.多源移动出行数据融合:研究如何将不同来源、不同类型的移动出行数据进行融合，例如将出租车gps数据、手机信令数据、公交车gps数据等进行融合，以提高交通状态感知的准确性和可靠性。

2.面向城市交通管控目标的个性化交通状态感知:针对不同的交通管控目标，例如缓解交通拥堵、提高道路通行效率、减少交通事故等，研究如何利用移动出行数据，构建个性化的交通状态感知模型，为不同的管控目标提供精准的决策支持。

3.动态交通管控方法:研究如何利用移动出行数据的实时性和动态性，构建动态的交通管控方法，例如动态交通信号控制优化、动态交通诱导、动态交通拥堵收费等，以提高交通管控的效率和效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 郭继孚,王笑京,张毅,等.面向城市交通协同感知的移动群智数据融合方法[j].吉林大学学报(工学版),2022,52(06):1625-1636.

[2] 孙剑,张亚坤,王雷,等.基于出租车数据的城市交通拥堵时空演化特征研究[j].武汉大学学报(信息科学版),2023,48(02):296-305.

[3] 邵春福,张帆,陈学武,等.基于多源数据的城市交通状态时空演化与预测[j].同济大学学报(自然科学版),2021,49(10):1509-1517 1525.