隨著智慧城市的建設(shè)發(fā)展,大量交通相關(guān)的數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生,逐步從數(shù)據(jù)維度描述著城市交通的變化。結(jié)合先進(jìn)的分析技術(shù)剖析這些交通數(shù)據(jù),可以從中獲取交通狀態(tài)趨勢和規(guī)律模式。由現(xiàn)階段的發(fā)展來看,交通數(shù)據(jù)的分析技術(shù)可有效地提高智能交通系統(tǒng)的服務(wù)水平。因此,如何透過交通數(shù)據(jù)認(rèn)知和分析城市交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)特征,已經(jīng)成為現(xiàn)代智能交通領(lǐng)域的重要課題。實(shí)際城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)由每個(gè)路段及交叉口產(chǎn)生的交通檢測數(shù)據(jù)組成,從整體上看,數(shù)據(jù)信息的變化體現(xiàn)著整個(gè)路網(wǎng)各個(gè)組成元素間交通狀態(tài)的相互牽制;從局部上看,數(shù)據(jù)信息的變化體現(xiàn)著路網(wǎng)組成元素上交通狀態(tài)的時(shí)變規(guī)律。每個(gè)交通數(shù)據(jù)都是交通網(wǎng)絡(luò)信息的基本元素,均具有時(shí)間和空間的屬性。因此,本文以交通數(shù)據(jù)模型為出發(fā)點(diǎn),從數(shù)據(jù)模型中提取不同數(shù)據(jù)對象進(jìn)行交通特征層面的技術(shù)分析,應(yīng)用集成學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)理論解決城市交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)特征分析的關(guān)鍵問題。主要研究內(nèi)容如下:(1)城市交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)特征分析技術(shù)框架本研究的核心是城市道路交通網(wǎng)絡(luò),根據(jù)檢測數(shù)據(jù)的空間特性確定城市交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。在考慮交通數(shù)據(jù)時(shí)空屬性的基礎(chǔ)上,提出基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和時(shí)序關(guān)系的交通數(shù)據(jù)張量描述。根據(jù)數(shù)據(jù)模型中提取的不同對象(包括數(shù)據(jù)元素、纖維和張量)進(jìn)行交通特征層面的技術(shù)分層,包括離散交通數(shù)據(jù)預(yù)處理層、時(shí)序交通數(shù)據(jù)分析層和時(shí)空交通數(shù)據(jù)預(yù)測層,從而確定了城市交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)特征分析的技術(shù)框架。(2)基于多檢測源的離散交通數(shù)據(jù)預(yù)處理離散交通數(shù)據(jù)預(yù)處理層主要針對交通數(shù)據(jù)張量的元素?cái)?shù)據(jù),為實(shí)現(xiàn)固定檢測器采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理,提出了基于優(yōu)化隨機(jī)森林的多源檢測數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法和基于濾波估計(jì)的多源檢測數(shù)據(jù)融合方法。為識別交通檢測數(shù)據(jù)中的離群數(shù)據(jù),加強(qiáng)訓(xùn)練集采樣中相應(yīng)樣本的感知權(quán)重,引入決策樹關(guān)聯(lián)機(jī)制優(yōu)化隨機(jī)森林,實(shí)現(xiàn)針對多源檢測數(shù)據(jù)的校驗(yàn)。選取多組實(shí)際示范區(qū)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,并與同類方法進(jìn)行對比分析。結(jié)合實(shí)際交通數(shù)據(jù)的多源性,利用多檢測源數(shù)據(jù)聯(lián)合估計(jì)的方法獲取融合交通數(shù)據(jù)。采用校驗(yàn)篩查后的實(shí)例數(shù)據(jù)驗(yàn)證融合模型,驗(yàn)證表明預(yù)處理方法可為后續(xù)時(shí)序分析提供可靠的交通數(shù)據(jù)。(3)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的路段時(shí)序交通數(shù)據(jù)特征分析時(shí)序交通數(shù)據(jù)分析層主要針對交通數(shù)據(jù)張量提取的纖維數(shù)據(jù),為實(shí)現(xiàn)交通時(shí)序數(shù)據(jù)的狀態(tài)特征分析,應(yīng)用相空間重構(gòu)方法和可視圖方法解析交通流動(dòng)力學(xué)特性的信息空間。通過構(gòu)建相空間重構(gòu)的交通流時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò),獲取對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模塊化、平均聚類系數(shù)和度分布等結(jié)構(gòu)特征。分析不同參量的實(shí)例交通流時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò)表明網(wǎng)絡(luò)的度分布具有高斯分布特征,平均聚類系數(shù)具有衰減特征,且結(jié)構(gòu)模塊化較高�？紤]交通流時(shí)間序列具有交通狀態(tài)差異性,提出分解不同狀態(tài)下的交通流時(shí)間序列構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法。利用CLARA算法對交通狀態(tài)進(jìn)行劃分,并采用多參量矩陣疊加的方式獲取交通流時(shí)間序列的網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣。分析實(shí)例交通流時(shí)間序列的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同狀態(tài)下的模式,挖掘交通狀態(tài)變化與時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可視化關(guān)系。(4)基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)時(shí)空交通擁堵態(tài)勢預(yù)測時(shí)空交通數(shù)據(jù)預(yù)測層主要針對時(shí)空交通數(shù)據(jù)張量,為實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)時(shí)空擁堵態(tài)勢預(yù)測,提出基于GRU-CNN的時(shí)空交通擁堵狀態(tài)預(yù)測方法�？紤]到交通數(shù)據(jù)的時(shí)間屬性和空間屬性,對交通數(shù)據(jù)三階張量從時(shí)間域角度提取管纖維,利用GRU對其進(jìn)行交通網(wǎng)絡(luò)的交通流參量預(yù)測;然后,從空間結(jié)構(gòu)角度將多源時(shí)空交通數(shù)據(jù)三階張量壓縮為交通數(shù)據(jù)圖像,利用CNN的圖像特征提取技術(shù)對其進(jìn)行擁堵特征提取和識別。選取實(shí)際城市交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,采用實(shí)際已分類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練交通流多步預(yù)測模型和交通擁堵狀態(tài)識別模型,驗(yàn)證結(jié)果表明模型可有效保證預(yù)測的精度,并可利用預(yù)測值對網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢進(jìn)行有效識別。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U495

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本文編號：2818684