基于OBD数据地图匹配的城市道路行程时间预测模型研究的开题报告.docx

基于OBD数据地图匹配的城市道路行程时间预测模型研究的开题报告
一、研究背景和意义
道路交通拥堵是城市交通管理中比较突出的问题，影响了交通运输效率和人民的出行质量。为了优化城市交通管理，需要准确预测城市道路行程时间，以便为出行人员提供更好的出行体验和服务。然而，城市交通行程时间预测是一个复杂的问题，涉及多种因素，例如交通状况、路线选择、天气状况、道路构造等。
车载诊断系统（OBD）为车辆提供了实时的运行数据，包括车速、转速、油耗、排放等。这些数据已经被广泛地应用于车辆维护和监控中。同时，随着GPS技术的普及，可以获取到车辆实时的位置信息。基于OBD数据和GPS信息，可以开发出一种基于数据地图匹配的城市道路行程时间预测模型，该模型利用历史数据来预测道路行程时间，为出行人员提供更准确的出行时间。
二、研究内容和方法
1.数据采集及预处理
利用OBD设备和GPS模块获取车辆运行信息，并进行数据清洗和预处理，使得数据的质量得到提高，从而为后续的分析和建模提供保障。
2.数据地图匹配
通过使用路网地图和GPS数据对车辆位置进行匹配，以获取车辆行驶的道路段信息，并结合历史数据和交通状况来预测当前道路段的行程时间。
3.预测模型建立
通过对历史数据进行分析，确定影响行程时间的因素，包括交通时间、道路类型、天气状况等，建立预测模型，对未来的道路行程时间进行预测。
4.算法实现
通过编程实现预测算法，将预测模型转化为可操作的代码，使之可以在实时交通管理系统中进行应用，从而为出行人员提供更准确的行程时间预测。
三、研究计划
1.数据采集及预处理（1个月）
收集OBD数据和GPS数据，并对数据进行清洗，提高数据质量。
2.数据地图匹配（2个月）
利用GPS数据和路网地图进行数据地图匹配，以获取车辆的道路行驶信息。
3.预测模型建立（3个月）
通过对历史数据进行分析，确定影响道路行程时间的因素，建立预测模型。
4.算法实现（1个月）
将预测模型转化为可操作的代码，使之可以在实时交通管理系统中进行应用。
5.模型测试及应用（2个月）
对模型进行测试和优化，并结合交通管理系统进行应用，为出行人员提供更准确的道路行程时间预测。
四、研究预期成果
基于OBD数据和GPS信息，建立基于数据地图匹配的城市道路行程时间预测模型，可以为出行人员提供更准确的道路行程时间预测。通过将该模型应用于实时交通管理系统中，具有较好的普适性和应用效果，有望为城市交通管理提供科学、准确、快速的决策支持。