隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,汽車(chē)擁有量不斷攀升,交通擁堵已成為道路交通管理中亟待解決的主要難題。交通流密度是交通流理論中重要的基本特征參數(shù),能夠?qū)Φ缆返姆⻊?wù)水平進(jìn)行良好的評(píng)價(jià)。針對(duì)交通流密度的研究可為交通調(diào)控、解決道路擁塞問(wèn)題提供理論依據(jù)。然而目前針對(duì)交通流密度的已有研究多集中在對(duì)交通流密度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)估計(jì)或者預(yù)測(cè),以統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論知識(shí)為基礎(chǔ)對(duì)其概率密度進(jìn)行研究進(jìn)而分析其分布特性的成果尚且不多。本文便針對(duì)交通流密度進(jìn)行其概率密度估計(jì)以及預(yù)測(cè)的研究,具體主要工作如下:針對(duì)獲取的原始交通流數(shù)據(jù)中可能存在缺失、異常等故障問(wèn)題,以閾值篩選法為主結(jié)合交通流理論篩選法對(duì)其進(jìn)行識(shí)別并以歷史趨勢(shì)值替補(bǔ)法對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。通過(guò)該項(xiàng)前期工作,保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量,提高了研究成果的準(zhǔn)確性。設(shè)計(jì)了一種基于高斯混合模型（GMM）的交通流密度的概率密度估計(jì)方法。首先,使用模糊C均值聚類(lèi)算法（FCM）完成GMM的參數(shù)初始化,以便于加快期望最大算法（EM）求解GMM參數(shù)時(shí)的收斂速度;其次,使用EM算法求解GMM參數(shù);根據(jù)GMM得到交通流密度的概率密度估計(jì)結(jié)果。本文基于該方法對(duì)交通狀況復(fù)雜程度不等的四個(gè)地點(diǎn)分別進(jìn)行其工作日以及休... 

【文章來(lái)源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一周交通流量變化曲線

一周交通流密度變化曲線

一日交通流量變化曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]城市基本路段混合非機(jī)動(dòng)車(chē)交通流特性研究[D]. 周旦.浙江大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于支持向量回歸機(jī)的城市快速路入口匝道控制方法研究[D]. 馬麗霞.北京交通大學(xué) 2015
[2]城市快速路交通流數(shù)據(jù)修復(fù)方法研究[D]. 金逸文.上海交通大學(xué) 2008
[3]基于GPRS的無(wú)線傳輸技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 凌萬(wàn)利.哈爾濱工程大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3399402