【摘要】：高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)的準(zhǔn)確判別是科學(xué)制定交通管理決策的重要基礎(chǔ)�，F(xiàn)階段交通狀態(tài)的判別以單參數(shù)閾值判斷和交通事件檢測(cè)為主,判別結(jié)果的準(zhǔn)確性和時(shí)效性有待進(jìn)一步提升�；诖�,本文利用海量歷史數(shù)據(jù),基于模糊C聚類算法和支持向量機(jī)多分類模型,研究構(gòu)建高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別模型,在保證方法可行性的基礎(chǔ)上提升判別結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。首先,闡述高速公路交通流參數(shù)及參數(shù)之間的關(guān)系,確定實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別模型中使用的特征參數(shù),整合參數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法,提出高速公路交通狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)。其次,研究分析傳統(tǒng)模糊C均值聚類算法在判別高速公路交通狀態(tài)中存在的問(wèn)題。通過(guò)單一參數(shù)特征向量的聚類分析,結(jié)合實(shí)際算例,對(duì)不同參數(shù)的重要程度和選取多參數(shù)進(jìn)行聚類的必要性進(jìn)行分析。針對(duì)傳統(tǒng)模糊聚類算法并未考慮不同參數(shù)的重要性差異,采用熵權(quán)法為參數(shù)賦權(quán)從而實(shí)現(xiàn)模糊聚類算法的改進(jìn),在海量歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)多參數(shù)聚類獲取不同狀態(tài)類別下的數(shù)據(jù)樣本,并利用誤判率交叉估計(jì)法對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。然后,將聚類結(jié)果劃分為支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集,確定核函數(shù)類型,并采用網(wǎng)格搜索法、遺傳算法和粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到使模型分類準(zhǔn)確率達(dá)到最大值的參數(shù)組,以此建立起支持向量機(jī)多分類模型。結(jié)合改進(jìn)模糊C均值聚類算法提出高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別方法,闡述方法的基本流程和主要步驟,分析判別結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。最后,在高速公路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,對(duì)建立的高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別模型進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。結(jié)果表明,改進(jìn)的模糊C均值聚類算法聚類有效性高、結(jié)果誤判率低,為支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);基于支持向量機(jī)多分類模型的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別模型分類準(zhǔn)確率高。因此,本文提出的基于改進(jìn)模糊C均值聚類算法和支持向量機(jī)多分類模型的高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài)判別方法具有較好的適用性和可行性。
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圖片說(shuō)明： 圖２－２速度－密度關(guān)系圖逡逑Ｆｉｇ．２－２邋Ｔｈｅ邋Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｂｅｔｗｅｅｎ邋Ｓｐｅｅｄ邋ａｎｄ邋Ｄｅｎｓｉｔｙ逡逑從圖２－２可分析得，當(dāng)Ａ：邋＝邋０時(shí)，ｗ＝ｗ／，此時(shí)的交通狀態(tài)描述如下：交通流量逡逑很低，路面交通密度很低，車輛行駛速度很大，并無(wú)限接近于自由流速度；當(dāng)（＝毛逡逑時(shí)，Ｗ邋＝邋０，此時(shí)的交通狀態(tài)為：交通流量大，車輛行駛受阻，道路狀態(tài)由擁擠惡逡逑化為阻塞。逡逑經(jīng)研宄發(fā)現(xiàn)，式（２－８）的適用條件為交通密度比較適中，交通密度較大或較逡逑小時(shí)使用該模型會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。對(duì)此，Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇ等人對(duì)Ｇｒｅｅｎｓｈｉｅｌｄｓ模型進(jìn)逡逑行了優(yōu)化［４｜］。逡逑當(dāng)交通流密度很大時(shí)，速度與密度成對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系：逡逑ｕ邋－邋Ｕｍ邋Ｉｎ邋—邐（２－９）逡逑其中Ｖｍ為臨界速度。逡逑當(dāng)交通流密度很小時(shí)，采用指數(shù)模型：逡逑１２逡逑
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圖片說(shuō)明： 邐７逡逑密度ｋ邋（輛／ｈ）逡逑圖２－２速度－密度關(guān)系圖逡逑Ｆｉｇ．２－２邋Ｔｈｅ邋Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｂｅｔｗｅｅｎ邋Ｓｐｅｅｄ邋ａｎｄ邋Ｄｅｎｓｉｔｙ逡逑從圖２－２可分析得，當(dāng)Ａ：邋＝邋０時(shí)，ｗ＝ｗ／，此時(shí)的交通狀態(tài)描述如下：交通流量逡逑很低，路面交通密度很低，車輛行駛速度很大，并無(wú)限接近于自由流速度；當(dāng)（＝毛逡逑時(shí)，，Ｗ邋＝邋０，此時(shí)的交通狀態(tài)為：交通流量大，車輛行駛受阻，道路狀態(tài)由擁擠惡逡逑化為阻塞。逡逑經(jīng)研宄發(fā)現(xiàn)，式（２－８）的適用條件為交通密度比較適中，交通密度較大或較逡逑小時(shí)使用該模型會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。對(duì)此，Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇ等人對(duì)Ｇｒｅｅｎｓｈｉｅｌｄｓ模型進(jìn)逡逑行了優(yōu)化［４｜］。逡逑當(dāng)交通流密度很大時(shí)，速度與密度成對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系：逡逑ｕ邋－邋Ｕｍ邋Ｉｎ邋—邐（２－９）逡逑其中Ｖｍ為臨界速度。逡逑當(dāng)交通流密度很小時(shí)，采用指數(shù)模型：逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2512864