隨著我國城市化進(jìn)程不斷發(fā)展,城市交通問題逐步突顯,未來智能交通系統(tǒng)將是解決城市交通需求的最重要方法。智能交通系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),需要對道路交通狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)感知與監(jiān)測,所幸隨著移動(dòng)通信、衛(wèi)星定位、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展,GNSS、RFID、微波、地磁、視頻等采集方法已廣泛地應(yīng)用在城市交通領(lǐng)域的信息感知當(dāng)中。采集設(shè)備的多樣性,一方面擴(kuò)展了信息獲取的渠道,擴(kuò)寬了信息收集的廣度;但另一方面,也造成了信息量大、異構(gòu)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)沖突等問題,為交通信息的有效利用帶來了困難。信息融合技術(shù)的不斷發(fā)展為解決這一新問題提供了新思路和新方法。目前現(xiàn)有的關(guān)于信息融合模型的研究成果大多承襲了軍事領(lǐng)域的應(yīng)用環(huán)境和技術(shù)特征,在功能界定、信息特征和應(yīng)用目標(biāo)等方面與城市交通領(lǐng)域有所交叉卻不完全一致,難以適用于城市交通領(lǐng)域的各類應(yīng)用。因此,本文以城市交通領(lǐng)域?yàn)檠芯勘尘?開展信息融合關(guān)鍵技術(shù)研究,提出適合該領(lǐng)域信息特點(diǎn)和應(yīng)用需求的融合模型與方法,用以解決城市交通領(lǐng)域多源信息有效融合應(yīng)用的科學(xué)問題。本文的創(chuàng)新性工作主要包括以下幾個(gè)方面:1.同屬性多源信息融合技術(shù)研究。針對多源信息之間存在數(shù)據(jù)沖突,影響融合準(zhǔn)確性的問題,提出適用于同屬性信息融合的KDS-R模型,將Kalman濾波器的結(jié)構(gòu)和D-S證據(jù)理論的算法相結(jié)合,并引入證據(jù)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可靠性分析,實(shí)現(xiàn)對經(jīng)典D-S證據(jù)理論算法的改進(jìn)。仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)測數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能有效處理數(shù)據(jù)沖突,與經(jīng)典D-S證據(jù)理論算法相比,融合結(jié)果更接近實(shí)際情況。2.復(fù)雜屬性的多源信息融合技術(shù)研究。針對具有復(fù)雜屬性的信息之間難以簡單映射、難以進(jìn)行信息融合的問題,重點(diǎn)選取速度和流量兩個(gè)交通參數(shù),基于實(shí)測交通數(shù)據(jù),研究分析了兩者之間的關(guān)系;提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CANN融合模型,通過構(gòu)建并優(yōu)化速度與流量之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)兩者間的融合計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于該模型的預(yù)測曲線相比應(yīng)用單一流量信息預(yù)測的結(jié)果,方差更小,與實(shí)測流量曲線更接近。3.基于多源信息融合的交通預(yù)測模型研究�；诰C合分析交通信息特有的時(shí)間、空間特征,提出基于WNN的短時(shí)交通流預(yù)測模型和基于信息融合的公交到站時(shí)間預(yù)測模型。短時(shí)交通流預(yù)測模型側(cè)重交通信息的空間屬性,通過速度與流量的關(guān)聯(lián)分析,擬合出虛擬斷面,進(jìn)一步細(xì)化道路流量描述顆粒度,應(yīng)用KDS-R模型和CANN模型,結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)完成預(yù)測。公交到站時(shí)間預(yù)測模型側(cè)重交通信息的時(shí)間屬性,結(jié)合交通流信息判斷道路通行狀況,再應(yīng)用KDS-R模型,完成到站時(shí)間的預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于WNN的短時(shí)交通流預(yù)測模型相比基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型收斂速度更快,預(yù)測結(jié)果更趨近于實(shí)際曲線,誤差減少近50%左右;基于信息融合的公交到站時(shí)間預(yù)測模型有效改善了單一數(shù)據(jù)對道路突發(fā)擁堵情況敏感度低,影響預(yù)測準(zhǔn)確性的問題,預(yù)測效果優(yōu)于基于前車數(shù)據(jù)預(yù)測的結(jié)果和基于歷史平均數(shù)據(jù)預(yù)測的結(jié)果。4.基于信息融合的公交大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)�；谏鲜鲅芯砍晒�,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于信息融合的公交大數(shù)據(jù)平臺,解決了復(fù)雜城市交通環(huán)境下的數(shù)據(jù)沖突與信息冗余等關(guān)鍵技術(shù)問題,為大數(shù)據(jù)平臺中的公交信息發(fā)布服務(wù)提供支撐。通過上海市浦東新區(qū)82路公交車的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),詳細(xì)展示了大數(shù)據(jù)平臺中公交到站時(shí)間模塊的運(yùn)行效果,預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到96%,優(yōu)于上海市公交行業(yè)管理規(guī)范要求,為全面建設(shè)浦東地區(qū)公交信息服務(wù)提供了保障。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U495
【部分圖文】：

華東師范大學(xué)博士學(xué)位論文第2章 城市交通信息融合相關(guān)技術(shù)研究 交通系統(tǒng)和交通參數(shù)交通系統(tǒng)的構(gòu)成要素主要包括三個(gè)方面：人（交通出行者、駕駛員和管理工具（各種車輛）和相應(yīng)的交通環(huán)境（道路、交通設(shè)施等）。交通信息各要素所關(guān)聯(lián)的一切信息，是系統(tǒng)運(yùn)行的反映。

圖 2- 2 交通信息采集系統(tǒng)用的車輛定位技術(shù)包括：(1)基于GPS的定位技術(shù)；(2)基于基于自動(dòng)車輛識別技術(shù)的定位技術(shù)；(4)基于蜂窩無線通信信息采集方式獲取的交通參數(shù)比較全面，不僅包括車輛速度的流量等信息，還包括行車路線軌跡等空間信息。移動(dòng)式很多（表2-3），其中最典型的有GPS浮動(dòng)車數(shù)據(jù)、車輛牌照識線定位技術(shù)、RFID技術(shù)等。這種方式對目標(biāo)路段的要求是采的樣本量，如果樣本量比較少，無法形成一定的覆蓋率，則可靠性將會受到較大影響。

通過感覺器官與生俱來的功能特征，以自調(diào)節(jié)、自適應(yīng)的方式感知外界環(huán)境，并將對環(huán)境信息的判斷給出具有一定價(jià)值的解釋，這種能力根植于對各種信息（影像、 聲音、味道以及物理特征如形狀大小等）的綜合處理，如圖2-3所示。信息融合的功能與人腦的工作方式非常類似，它將收集到的信息按照預(yù)先制定好的規(guī)則，通過整合、總結(jié)、推測，最后得出自身的解釋和判斷[44]。圖 2- 3 人腦信息融合原理圖

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本文編號：2809205