2015年3月20日，本学期课题组的FAST每周学术讨论活动开始。课题组祁宏生老师在交通仿真实验室为大家做了题为《路网交通状态的可视化分析：从2D型KDE方法到3D型KDE方法》的研究汇报。具体内容有以下部分：
研究背景：由于ITS的发展，交通数据不仅类型上多种多样，而且数量级上也越来越大。因此如何从海量数据中挖掘出交通拥堵演化规律对于交通管理、交通控制和交通规划具有重要的意义。交通拥堵的演化涉及到诸多步骤，首先拥堵在孤立连线和节点发生；形成之后，随着供需结构的恶化，拥堵会在网络层面传播、转移；多个拥堵区域在动态演化过程中会结合形成更大的拥堵区域；随着需求降低，路网积存车辆数量减少，拥堵区域慢慢消散。上述交通拥堵演化过程反应在了实时交通数据中，从而可以通过对交通数据的统计分析得到相应的路网交通演化特征，进而可以展开交通状态的评估、交通管理控制规划等层面的决策支持分析。
研究方法：研究从三个层面展开，分别是路网交通拥堵密度的估计、路网拥堵阈值的确定、路网拥堵演化的几何心态及拥堵时空总量的量化。路网拥堵密度估计是其中最重要的步骤，该步骤利用KDE方法对密度进行估计。从两个层面对传统的KDE方法进行了改进，1）针对时空维度的交通数据，提出了RAT（r-Accessible-time），将空间维搜索半径转换为时间维搜索半径；2）提出利用不同地点样本构成的时空半径r内的时间序列相似度表征样本的权重。
研究案例和结论：利用杭州市的地理数据和动态交通数据对模型进行了检验，模型的结果表明，该方法可以对时空拥堵进行量化和评估。
报告结束后，各位老师和同学就报告的内容及需要作进一步研究和完善的问题进行了深入的探讨和交流。
