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浮动车系统地图匹配算法及信息采集周期优化的研究的开题报告
1.研究背景及意义
随着移动互联网和大数据技术的发展，浮动车系统在城市交通监测和管理中起着越来越重要的作用。浮动车系统可以实现对城市道路交通情况的实时监测和分析，为交通决策提供可靠的数据支持。浮动车数据采集是浮动车系统的核心，其中地图匹配和信息采集周期优化是浮动车数据采集的两个难点。
地图匹配是指将浮动车采集的GPS轨迹数据和数字地图进行匹配，确定浮动车所在的道路。地图匹配是浮动车数据的精确性和可靠性的关键因素。信息采集周期优化是指研究浮动车采集数据的时间间隔，选择恰当的时间间隔既可以提高数据质量，又可以节约数据采集成本。
因此，针对浮动车系统地图匹配算法及信息采集周期优化的研究具有重要意义。
2.研究目标和内容
（1）研究浮动车系统中的地图匹配算法，探讨数字地图信息与GPS数据匹配技术的优化方法；
（2）研究信息采集周期的优化算法，建立浮动车数据采集模型，确定最优的信息采集周期；
（3）通过实验和仿真对算法进行测试和验证，验证算法的有效性和可行性。
3.研究方法
（1）系统研究现有的地图匹配算法，分析其性能和不足；
（2）结合数字地图信息，设计一种新的地图匹配算法，对比分析算法的性能和计算复杂度；
（3）建立浮动车数据采集模型，分析采集成本和数据质量的关系，探索信息采集周期的最优解；
（4）通过场地实验和仿真实验对算法进行测试和验证，评价算法的性能和可行性。
4.预期成果
本研究预期可以：
（1）设计一种新的地图匹配算法，提高浮动车数据的准确性和可靠性；
（2）建立浮动车数据采集模型，探索最优的信息采集周期，同时提高数据质量和节约采集成本；
（3）通过实验和仿真验证算法的有效性和可行性，为城市交通监测和管理提供数据支持。
5.研究计划
（1）第一年：综合分析现有的地图匹配算法，设计并实现新的地图匹配算法；
（2）第二年：建立浮动车数据采集模型，探索最优的信息采集周期；
（3）第三年：通过实验和仿真验证算法的有效性和可行性。
6.参考文献
（1）Zhang,Y.,Gong,J.,Cheng,G.,&Sun,Y.(2017).ExplorationofAMapMatchingTechniqueforAFloatingCarSystemwithLowDataVolume.JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopment,11,38-44.
（2）Zhang,J.,Xie,M.,Su,F.,&Wang,X.(2018).AReal-timeMapMatchingAlgorithmforLow-endFloatingCarSystems.JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnology,18(4),16-23.
（3）Chen,Y.,&Huang,J.(2019).OptimizingtheSamplingIntervalofFloatingCarDataBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithm.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,98,248-265.