1. 本选题研究的目的及意义
随着我国城市化进程的加速推进，城市交通规模不断扩大，交通拥堵问题日益凸显，对城市交通的管理和控制提出了更高的要求。
传统的交通监控系统主要依赖于固定式的传感器，如线圈检测器、摄像头等，其存在着覆盖范围有限、成本高昂、维护困难等问题，难以满足大范围、精细化的城市交通监控需求。
近年来，随着移动互联网和车联网技术的快速发展，装载有GPS等定位设备的浮动车数量激增，其产生的海量轨迹数据为城市交通监控提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，融合浮动车数据的城市交通监控仿真系统研究受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在浮动车数据处理、交通状态估计、交通仿真模型构建等方面展开了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕融合浮动车数据的城市交通监控仿真系统展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.浮动车数据处理：针对浮动车数据的特点，研究数据清洗、去噪、插值等预处理方法，以及基于地图匹配的轨迹纠正技术，提高数据的准确性和可靠性。
2.交通参数提取：研究基于浮动车数据的道路速度、流量、密度等关键交通参数提取方法，并分析不同参数提取方法的优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证等相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论研究阶段：深入研究浮动车数据特点、交通参数提取方法、交通仿真模型原理等相关理论知识，为系统的设计和开发奠定理论基础。
2.系统设计阶段：根据研究目标和需求，设计系统的总体架构、功能模块、数据流程等，并确定关键技术路线和解决方案。
3.数据采集与处理阶段：采集研究区域的浮动车数据、道路拓扑数据、交通信号灯数据等，并对数据进行清洗、去噪、插值等预处理，提高数据的准确性和可靠性。
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.多源数据融合方法:将浮动车数据与其他交通数据源（如交通信号灯数据、道路拓扑数据、事件信息等）进行融合，构建更加全面、准确的交通状态感知体系。
2.改进的交通仿真模型:针对传统交通仿真模型在处理浮动车数据方面的不足，提出改进的模型参数标定和模型更新方法，提高模型对城市交通动态变化的适应性和预测精度。
3.面向交通监控的仿真系统:开发一套功能完善、性能稳定的城市交通监控仿真系统，实现对城市交通状态的实时监测、预测和预警功能，并通过可视化界面展示仿真结果，为交通管理部门提供决策支持。
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.李萌,王殿辉,王笑京,等.基于浮动车数据的多源异构交通信息融合方法[J].交通运输系统工程与信息,2020,20(3):112-118.
2.王超,张晓利,刘洋,等.基于改进卡尔曼滤波的出租车GPS轨迹去噪方法[J].测绘科学,2017,42(12):53-58.
3.刘天明,尹航,王笑京.基于出租车轨迹数据的城市道路行程时间估计方法[J].公路交通科技,2016,33(1):122-128.
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