【摘要】：隨著我國(guó)城市化水平的不斷提高,城市道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日趨完善,快速路在城市路網(wǎng)體系中發(fā)揮了關(guān)鍵作用,快速路的運(yùn)行效率不僅影響路網(wǎng)整體的運(yùn)行質(zhì)量,更影響著城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。智能交通系統(tǒng)以交通管控和誘導(dǎo)技術(shù)為核心,是提升城市快速路服務(wù)水平的重要工具。深入挖掘海量的交通數(shù)據(jù)資源,對(duì)快速路交通流進(jìn)行實(shí)時(shí)、精確的預(yù)測(cè)是提升管控和誘導(dǎo)能力的基礎(chǔ)。本文針對(duì)快速路交通流微波數(shù)據(jù)采樣缺失與交通流非線性特性,利用張量理論和深度學(xué)習(xí)方法,分別構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)修復(fù)和預(yù)測(cè)模型,為快速路管理與控制提供理論與方法指導(dǎo)。首先,通過(guò)對(duì)交通流數(shù)據(jù)修復(fù)、短時(shí)交通流預(yù)測(cè)兩個(gè)方面的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié),得出現(xiàn)有的修復(fù)及預(yù)測(cè)方法多以道路斷面為研究對(duì)象,難以滿足交通狀態(tài)預(yù)測(cè)日益精細(xì)化的需求,在此基礎(chǔ)上,本文立足于城市快速路交通流的時(shí)空特性,確定將快速路車(chē)道交通流作為研究對(duì)象,并給出了本文的技術(shù)路線。其次,本文介紹了城市快速路交通流數(shù)據(jù)采集的技術(shù)及預(yù)處理方法,借助核密度估計(jì)理論對(duì)快速路車(chē)道交通流狀態(tài)差異性進(jìn)行分析,并利用相關(guān)性指標(biāo)分析快速路車(chē)道交通流的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性,為研究快速路車(chē)道交通流數(shù)據(jù)修復(fù)及預(yù)測(cè)提供理論支撐。再次,針對(duì)于交通流數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理后的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,將交通流數(shù)據(jù)缺失劃分為完全隨機(jī)缺失、隨機(jī)缺失和非隨機(jī)缺失三種狀態(tài),并且引入多維張量分解思維進(jìn)行交通流缺失數(shù)據(jù)修復(fù),構(gòu)建了基于張量Tucker分解的交通流缺失數(shù)據(jù)修復(fù)方法,利用北京市二環(huán)路實(shí)測(cè)交通流速度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該模型在三種缺失狀態(tài)下的修復(fù)效果。然后,為充分挖掘快速路車(chē)道交通流的時(shí)空特性,本文建立了一種基于混合深度學(xué)習(xí)的快速路車(chē)道級(jí)交通流預(yù)測(cè)模型,該模型結(jié)合了卷積長(zhǎng)短期記憶(Convolutional Long Short-Term Memory,Conv-LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),利用經(jīng)過(guò)張量修復(fù)后的速度、流量、占有率變量構(gòu)建輸入張量,可對(duì)快速路短時(shí)交通流進(jìn)行多斷面多車(chē)道同步預(yù)測(cè),并且通過(guò)實(shí)例分析得出該模型的整體預(yù)測(cè)性能優(yōu)于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型。最后,為了提高短時(shí)交通流預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性,解決單一方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的局限性,本文引入算法集成思想,構(gòu)建了改進(jìn)貝葉斯算法融合框架,將多個(gè)經(jīng)典預(yù)測(cè)模型和混合深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合,并且利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)將改進(jìn)貝葉斯融合方法和傳統(tǒng)融合方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)貝葉斯融合模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于傳統(tǒng)融合模型。圖51幅,表20個(gè),參考文獻(xiàn)90篇。
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圖２－１微波檢測(cè)器側(cè)向安裝示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｌａｔｅｒａｌ邋ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ＲＴＭＳ逡逑該系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是在惡劣天氣下性能優(yōu)異，能夠全天進(jìn)行多車(chē)道橫向檢測(cè)，并逡逑且安裝維護(hù)方便、抗干擾能力強(qiáng)。缺點(diǎn)是安裝條件和精度要求高，需要安裝在沒(méi)逡逑有障礙物的平坦路段；ＲＴＭＳ在交通流量小、速度差距大的情況下測(cè)速精度差，更逡逑加適合于車(chē)流量大、車(chē)輛行駛速度均勻的道路。逡逑（３）浮動(dòng)車(chē)檢測(cè)逡逑浮動(dòng)車(chē)交通信息采集將全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（Ｇｌｏｂａｌ邋Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ邋Ｓｙｓｔｅｍ，簡(jiǎn)稱(chēng)逡逑ＧＰＳ）與地理信息系統(tǒng)（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋Ｓｙｓｔｅｍ，簡(jiǎn)稱(chēng)ＧＩＳ）相結(jié)合，應(yīng)用逡逑浮動(dòng)車(chē)ＧＰＳ模塊接收衛(wèi)星定位信號(hào)，，通過(guò)計(jì)算模塊對(duì)行駛時(shí)間、車(chē)輛經(jīng)緯度坐標(biāo)、逡逑行駛方向、車(chē)輛速度等信息參數(shù)進(jìn)行提取，并通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)將采集的信息傳逡逑送到后臺(tái)處理中心，處理中心利用ＧＩＳ地圖進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、地圖匹配等工序，并逡逑對(duì)速度、行程時(shí)間等信息進(jìn)行處理，從而得到快速路路網(wǎng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)。該系統(tǒng)的逡逑優(yōu)點(diǎn)是覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)精度高。缺陷是浮動(dòng)車(chē)輛基數(shù)較小、ＧＰＳ精度不穩(wěn)定；逡逑在郊區(qū)、野外等浮動(dòng)車(chē)少的地區(qū)，該方法可靠度不氋。逡逑

車(chē)道上的車(chē)流量、時(shí)間平均車(chē)速和時(shí)間平均占有率。逡逑２．１．３交通流微波數(shù)據(jù)預(yù)處理逡逑在實(shí)際采集交通流原始微波數(shù)據(jù)的過(guò)程中，微波檢測(cè)器時(shí)常會(huì)遭遇如圖２－３逡逑所示的設(shè)備故障、極端天氣、數(shù)據(jù)傳輸衰減等問(wèn)題影響，從而出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，異逡逑常數(shù)據(jù)主要包括缺失數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)兩類(lèi)，大量異常數(shù)據(jù)的存在不僅會(huì)影響交通逡逑流時(shí)空特性分析，也會(huì)對(duì)交通數(shù)據(jù)修復(fù)以及狀態(tài)預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響。因此，本文在對(duì)逡逑車(chē)道交通流進(jìn)行特征分析和缺失數(shù)據(jù)修復(fù)前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，預(yù)逡逑處理的對(duì)象主要為不規(guī)則時(shí)間數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)兩類(lèi)。逡逑ｌ異常數(shù)據(jù)來(lái)源分析３逡逑邐Ｖ邐邋邐｝ｒ邐邐”逡逑環(huán)境因素邐ｆ檢測(cè)器因素￣邐ｆ駕駛因素逡逑１邐Ｉ邐１逡逑%煎

本文編號(hào)：2663426