隨著信息化時(shí)代的到來,每一個(gè)設(shè)備、每一輛汽車、每一個(gè)人都在創(chuàng)造大量的交通信息,如公共交通出行的刷卡記錄、車輛行駛的軌跡數(shù)據(jù)等,但這些數(shù)據(jù)之間融合不足、缺乏緊湊有效的組織結(jié)構(gòu)、尚未形成完備的交通知識(shí)體系,難以進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘與開發(fā)智能應(yīng)用。因此需要利用人工智能技術(shù)來有效融合多源的交通數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值,為城市中的交通出行者提供便捷的服務(wù)以及輔助交通管理者進(jìn)行管控策略的制定,從而提升城市居民的出行質(zhì)量。知識(shí)圖譜以圖結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和表達(dá),數(shù)據(jù)調(diào)取速度更快,可實(shí)現(xiàn)秒級響應(yīng),并可處理復(fù)雜多樣的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,更有利于知識(shí)查詢。除此以外,知識(shí)圖譜還具有學(xué)習(xí)能力,可通過知識(shí)推理挖掘隱含知識(shí)。因此本文基于知識(shí)圖譜對城市交通出行大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并進(jìn)一步將其應(yīng)用到交通出行場景中。本文主要工作如下:首先,采用自頂向下的方式構(gòu)建交通垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜,完成對交通領(lǐng)域內(nèi)實(shí)體和關(guān)系的劃分,利用知識(shí)圖譜的模式層實(shí)現(xiàn)知識(shí)的復(fù)用與共享。并將初步構(gòu)建的城市交通出行知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)層存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫Neo4j中。本文所構(gòu)建的知識(shí)圖譜包括城市軌道交通出行知識(shí)圖譜與城市道路出行知識(shí)圖譜。其次,利用基于知識(shí)表示學(xué)習(xí)的知識(shí)推理...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-13地鐵線路與地鐵站點(diǎn)的關(guān)系

第二章城市交通出行知識(shí)圖譜的構(gòu)建及存儲(chǔ)25軌道交通出行人員行程地鐵站點(diǎn)地鐵線路擁有起始/終止屬于圖2-12城市軌道交通出行鄰域本體的類間關(guān)系(1)地鐵站點(diǎn)與線路的所屬關(guān)系如圖2-13為地鐵站點(diǎn)與地鐵線路之間的關(guān)系，圖2-13(a)展示了一個(gè)站點(diǎn)屬于多個(gè)線路，關(guān)系的屬性說明了該站點(diǎn)....

圖2-14地鐵站點(diǎn)間的相鄰關(guān)系

第二章城市交通出行知識(shí)圖譜的構(gòu)建及存儲(chǔ)26(2)地鐵站點(diǎn)實(shí)體間的相鄰關(guān)系同一地鐵線路的多個(gè)站點(diǎn)按照站點(diǎn)序列順序，站點(diǎn)間有相鄰關(guān)系，并且地鐵線路有行駛方向之分，如圖2-14所示，相鄰關(guān)系的屬性為地鐵線路ID與地鐵線路的行駛方向，深圳地鐵一號線包括兩個(gè)行駛方向。由所有的地鐵站點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，....

圖2-15城市軌道交通出行用戶與行程，行程與站點(diǎn)之間的關(guān)系

第二章城市交通出行知識(shí)圖譜的構(gòu)建及存儲(chǔ)27圖2-15城市軌道交通出行用戶與行程，行程與站點(diǎn)之間的關(guān)系交叉口路段道路興趣點(diǎn)日期時(shí)間交通態(tài)勢連接屬于位于所屬日期所屬時(shí)間所屬狀態(tài)圖2-16城市道路交通出行知識(shí)圖譜的實(shí)體和關(guān)系

圖3-7道路交通知識(shí)圖譜示意圖

第三章基于推理模型的城市交通知識(shí)圖譜關(guān)系挖掘45圖3-6平安里西大街在開學(xué)前后的早高峰時(shí)段平均速度對比圖道路交通知識(shí)圖譜中所包含的實(shí)體和實(shí)體間的關(guān)系如圖3-7所示，學(xué)校位于道路上，道路與速度值之間存在關(guān)系路徑。本文選取某一條道路及其相關(guān)聯(lián)的實(shí)體作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，數(shù)量說明如表3-12....

本文編號：4054253