题目：基于浮动车的动态交通信息优化机制研究

随着中国城市化进程的加快，交通问题已严重制约经济发展和人民生活水平的进一步提高，社会各界对全面、准确、实时的城市交通信息服务的迫切需求已达到了前所未有的状态。在这种背景下，结合我国国情，一种集数据通信、信息处理和交通控制于一身的动态交通信息服务应运而生，旨在完善的信息网络基础上，通过浮动车（Float Car Data，简称FCD）获取实时交通参数并进行综合处理，向公众、政府和企业发布全面、准确、实时的道路交通信息，为市民出行提供诱导服务。 基于浮动车的动态交通信息服务的核心功能都是以交通参数信息的采集和处理为基础展开的，服务质量关键取决于能否获取准确、有效和实时的与交通运行状态有关的信息。但是，交通参数信息数量和质量的不足制约了动态交通信息服务质量的进一步提升，主要表现在以下几个方面：（1）浮动车具有某些特殊的行驶特征，使得采集到的部分原始数据对处理系统而言是无效的，而数据本身又不支持这种有效性的判断；（2）浮动车GPS定位数据存在严重的误差，对于主辅路、立交桥等复杂的路网结构而言，车辆的定位与行驶轨迹推测都面临极大的困难，复杂路网下的交通信息服务质量亟待提升；（3）同一周期内相同路链上的车辆所提供的路况信息的时效性、可信度等存在差异，基于统计平均的多车辆交通信息融合机制不能准确体现非线性道路交通系统的时变特征。 本文就上述问题开展了一系列深入细致的研究，优化浮动车的信息处理机制，提高动态交通信息服务的准确性。其中，基于SVM的浮动车行驶模式判断模型能够有效地甄别并剔除采集到的无效原始数据；针对城市路网中普遍存在的主辅路并行路网结构，本文对原始数据进行深层次的数据挖掘，运用统计学原理提升地图匹配的准确性，并提出了一种新的路径选择策略，成功地将并行路网结构下的浮动车信息处理问题转化为存在信息冲突的数据融合问题；同时，引入一种基于证据分类的D-S证据推理算法，可以在信息融合的过程中考虑不同信息之间的可信度的区别，以此获取更为准确的实时路况信息。在此基础上，本文设计并实现了一个改进的浮动车信息处理系统。与原有系统的对比实验表明，环路和主干线上的动态交通信息的准确性有超过10%的提升。