I. Phân tích đặc trưng giao thông
Luận văn tập trung vào phân tích đặc trưng giao thông dựa trên dữ liệu GPS từ các tuyến xe buýt tại TP.HCM. Mục tiêu chính là xác định các đặc điểm di chuyển của phương tiện, từ đó phản ánh tình hình giao thông trên các tuyến đường. Phương pháp phân tích dữ liệu được áp dụng để rút trích thông tin về vận tốc, thời gian di chuyển và các điểm ùn tắc. Kết quả phân tích giúp hiểu rõ hơn về hệ thống giao thông đô thị và hỗ trợ công tác quản lý giao thông.
1.1. Đặc trưng di chuyển phương tiện
Dữ liệu GPS được sử dụng để phân tích hành vi di chuyển của xe buýt. Các thông số như vận tốc trung bình, thời gian di chuyển và khoảng cách được tính toán để xác định các đặc điểm di chuyển. Phương pháp mô hình hóa giao thông được áp dụng để dự đoán các điểm ùn tắc và các sự kiện bất thường. Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt về vận tốc di chuyển giữa các khung giờ trong ngày.
1.2. Phát hiện điểm ùn tắc
Dựa trên dữ liệu GPS, các điểm ùn tắc được phát hiện thông qua việc phân tích vận tốc di chuyển của xe buýt. Các khu vực có vận tốc thấp hơn mức trung bình được xác định là điểm ùn tắc. Phương pháp phân tích định lượng được sử dụng để đánh giá mức độ ùn tắc và thời gian kéo dài. Kết quả này hỗ trợ hiệu quả cho việc quản lý giao thông và cải thiện hệ thống giao thông công cộng.
II. Dữ liệu GPS và ứng dụng
Luận văn sử dụng dữ liệu GPS từ các tuyến xe buýt để phân tích tình hình giao thông. Dữ liệu được thu thập từ các thiết bị GPS gắn trên xe buýt, bao gồm thông tin về vị trí, thời gian và vận tốc. Ứng dụng GPS trong giao thông giúp theo dõi và quản lý hiệu quả các phương tiện. Kết quả phân tích dữ liệu GPS cung cấp cái nhìn chi tiết về hệ thống giao thông đô thị và hỗ trợ các quyết định quản lý.
2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu GPS được thu thập từ các thiết bị gắn trên xe buýt, bao gồm thông tin về vị trí và thời gian. Quá trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu. Các phương pháp phân tích dữ liệu lớn được áp dụng để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Kết quả là một bộ dữ liệu sạch và chuẩn hóa, sẵn sàng cho các bước phân tích tiếp theo.
2.2. Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
Dữ liệu GPS được chuyển đổi thành dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích. Các phương pháp gom cụm dữ liệu được sử dụng để phân nhóm các hành trình di chuyển. Kết quả phân tích giúp xác định các mẫu di chuyển và các điểm ùn tắc. Phương pháp phân tích định lượng được áp dụng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp quản lý giao thông.
III. Khoa học máy tính và giao thông
Luận văn áp dụng các phương pháp khoa học máy tính để phân tích dữ liệu giao thông. Các thuật toán gom cụm dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu GPS. Kết quả phân tích cung cấp thông tin chi tiết về hệ thống giao thông đô thị và hỗ trợ các quyết định quản lý. Các phương pháp công nghệ thông tin được áp dụng để xây dựng các hệ thống thông minh hỗ trợ quản lý giao thông.
3.1. Thuật toán gom cụm
Thuật toán PAM (Partitioning Around Medoids) được sử dụng để gom cụm dữ liệu hành trình xe buýt. Phương pháp này giúp phân nhóm các hành trình di chuyển dựa trên độ đo khoảng cách. Kết quả gom cụm được sử dụng để phân tích các mẫu di chuyển và phát hiện các điểm ùn tắc. Phương pháp này đem lại hiệu quả cao trong việc phân tích dữ liệu giao thông.
3.2. Hệ thống thông minh
Các phương pháp công nghệ thông tin được áp dụng để xây dựng hệ thống thông minh hỗ trợ quản lý giao thông. Hệ thống này sử dụng dữ liệu GPS để theo dõi và quản lý các phương tiện giao thông. Kết quả phân tích dữ liệu được tích hợp vào hệ thống để cung cấp thông tin thời gian thực về tình hình giao thông. Hệ thống này hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý và điều hành giao thông đô thị.
