【摘 要】
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提出应用于复杂路网中的基于大量GPS数据的经验出行路径生成以及路径选择集生成方法。方法首先针对起终点提取浮动车GPS数据并进行预处理，剔除因漂移等原因造成的不合理数
【机 构】
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中山大学工学院智能交通中心,广州510006
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提出应用于复杂路网中的基于大量GPS数据的经验出行路径生成以及路径选择集生成方法。方法首先针对起终点提取浮动车GPS数据并进行预处理，剔除因漂移等原因造成的不合理数据点；然后将GPS数据点逐一匹配到路段上；依据各路段匹配的GPS点数目，通过经验路径阈值判断生成起终点间的浮动车经验路网；最后在经验路网上加载无环路径算法生成经验路径，并由经验路径生路径选择集。以广州市出租车数据为例，提取广州市某公司全天的出租车GPS数据在广州市路网中成功生成平峰、高峰时段的出租车经验路网和经验路径，并给出最终生成的路径选择集。实例表明该方法简单而有效，生成的路径更加符合出行者自主出行认知，布局能够为交通分配和路径诱导提供合理路径集，也有助于路径选择行为分析研究。
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