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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
一、全文概述
浮动车系统地图匹配算法及信息采集周期优化是当前研究中较为热门的课题，尤其在智能交通系统中的应用越来越广泛。本文针对该问题展开深入研究，主要包含以下内容：首先，介绍浮动车系统的概念、组成以及应用场景；其次，分析了地图匹配算法中存在的问题和挑战；然后，提出了基于HMM模型的地图匹配算法，包括前向算法、后向算法和维特比算法；最后，研究了信息采集周期的优化方法，通过对采集周期的探讨，提升了采集的效率和准确率。
二、浮动车系统概述
1.概念
浮动车是指通过配备车载智能终端设备，实现对车辆位置、交通状态等信息进行采集和传输的车辆。浮动车系统是基于浮动车的交通信息采集系统，为交通管理部门和交通参与者提供了实时的路况信息。
2.组成
浮动车系统通常由三部分组成：车载终端、通信网络和数据中心。车载终端是浮动车系统的核心部件，利用GPS和GPRS等技术收集车辆的位置和运行状态信息；通信网络是保证信息实时传输的基础，通常是基于3G/4G等高速网络技术；数据中心则是收集、分析和处理所采集到的信息数据，为实时的路况分析和交通决策提供基础。
3.应用场景
浮动车系统在交通领域具有广泛的应用价值，例如：交通指挥调度、出行服务、交通安全监管等，还可以为车辆导航、智能交通管控等提供数据支撑。
三、地图匹配算法存在的问题和挑战
地图匹配是浮动车数据处理的一个重要问题，其目的是将浮动车GPS轨迹匹配到公路网络图上。但是，地图匹配算法存在一些问题和挑战：
1.假定事实：地图匹配算法的准确性和效果受到GPS精度、数据中断、多径效应等多种因素影响，因此需要借助GPS数据中的其他信息及软件设计手段来提高匹配的准确率。
2.多元性问题：如果浮动车轨迹在相应区域内有多个合适的路段可供选择，则选择哪一条路段成为匹配结果是比较困难的，这需要通过规则引擎和专家系统等手段来解决。
3.实时性问题：地图匹配通常需要在实时状态下完成，以保证其在实时交通管控、路况分析等领域中的有效性和实用性，因此需要借助实时分析技术和实时数据管理手段来实现。
四、基于HMM模型的地图匹配算法
1.HMM模型
隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种用来描述隐含状态序列的统计模型。HMM模型是一个二元组，由初始状态向量、传输矩阵、发射矩阵三部分组成。
2.基于HMM模型的地图匹配算法
HMM模型很适合用来处理浮动车轨迹匹配问题，这是因为公路网络中的状态可以被看作是HMM模型中的状态，GPS观测数据可以看作是HMM模型中的观测序列。使用HMM模型处理浮动车轨迹匹配问题，主要分为三种算法：前向算法、后向算法和维特比算法。
(1)前向算法
前向算法是利用HMM模型计算给定观测序列的似然概率。假设HMM模型的状态数为M，观测序列长度为T，状态序列为i1，i2，…，iT，则有：
α(i,1)=p(O1|i)×πi
α(i,t)=p(O1，…，Ot,it=ht|i)×∑jα(j,t-1)aj,i
其中α(i,t)表示t时刻状态为i且观测序列为O1，…，Ot的概率。通过递归计算可求出整个观测序列的似然概率P(O|λ)，其中λ表示HMM模型。
(2)后向算法
后向算法与前向算法类似，只不过是从观测序列的尾部开始递归计算。假设HMM模型的状态数为M，观测序列长度为T，状态序列为i1，i2，…，iT，则有：
β(i,T)=1
β(i,t)=∑jai,jbj(Ot+1)×β(j,t+1)
其中β(i,t)表示t时刻状态为i且观测序列为Ot+1，…，OT的概率。
(3)维特比算法
维特比算法是在HMM模型的基础上求出最可能的状态序列，也就是求最优路径。假设观测序列O长度为T，从时刻1到时刻T分别属于模型的状态为i1，i2，…，iT，则最优路径可以通过以下递归公式得到：
δ(1,i)=pi×b（i，O1）
δ(t,i)=b（i，Ot）、maxj(aj，δ（t-1,j）)
其中，δ(t,i)表示t时刻状态为i时，已知观测序列O到时刻t的最大概率。通过维特比算法求出最大概率对应的状态序列即为最优路径。
五、信息采集周期优化
采集周期是指浮动车系统中，浮动车终端信息采集的时间间隔。采集周期的选择直接影响系统采集精度和实时性。为了提高信息采集的效率和准确性，需要进行周期优化。
1.采集周期优化方法
根据不同的应用场景，采用不同的优化方法，如下：
(1)数据挖掘和机器学习：借助建立的数据模型和智能算法对数据进行处理和优化，降低数据采集周期和有效性。
(2)传统贝叶斯分类：对采集到的数据进行分类处理，降低信息重复度，从而优化采集周期。
(3)交通地震学：通过周期合理调整的方法，调整采集周期，使其更加贴近实际情况，达到优化采集周期的效果。
2.信息采集周期的应