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基于實(shí)時(shí)信息的城市道路交通狀態(tài)判別方法研究

發(fā)布時(shí)間:2016-11-27 10:04

  本文關(guān)鍵詞:城市道路交通狀態(tài)判別方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《北京交通大學(xué)》 2007年

基于實(shí)時(shí)信息的城市道路交通狀態(tài)判別方法研究

賈森  

【摘要】: 道路交通狀態(tài)判別是智能交通管理系統(tǒng)進(jìn)行路況信息發(fā)布和交通誘導(dǎo)的基礎(chǔ),目前我國各大城市的交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)和交通誘導(dǎo)信息發(fā)布系統(tǒng)建設(shè)均已初具規(guī)模。然而在數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)道路交通狀態(tài)判別中卻還存在一些問題,亟待改進(jìn)。本文主要從城市道路智能交通管理需求背景出發(fā),首先對(duì)目前道路交通狀態(tài)判別和誘導(dǎo)信息發(fā)布中存在的一些問題和不足進(jìn)行分析。然后,結(jié)合國內(nèi)外在基礎(chǔ)交通檢測數(shù)據(jù)的預(yù)處理、道路交通狀態(tài)判別算法設(shè)計(jì)等方面研究的成果,改進(jìn)目前城市道路交通的狀態(tài)判別方法,構(gòu)建面向?qū)嶋H應(yīng)用的實(shí)時(shí)道路交通狀態(tài)判別的方法和模型,并以北京市智能道路交通管理系統(tǒng)為例進(jìn)行具體研究,論文的主要研究方法和成果如下: (1)研究綜述了國內(nèi)外交通基礎(chǔ)信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及道路交通狀態(tài)自動(dòng)判別方面所取得的研究成果,為論文奠定基礎(chǔ)。 (2)介紹了北京市交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)的建設(shè)現(xiàn)狀和目標(biāo),并且在綜合考慮檢測裝置自身特性、交通參與者對(duì)不同參數(shù)的認(rèn)知程度等多方因素的基礎(chǔ)上,按照一定原則,確定了基本交通參數(shù)的選取。 (3)改進(jìn)設(shè)計(jì)了北京市目前數(shù)據(jù)預(yù)處理的算法和模型,使其能夠?yàn)榈缆方煌顟B(tài)判別的模型提供更加科學(xué)、合理的輸入數(shù)據(jù)。具體包括對(duì)實(shí)時(shí)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的識(shí)別、修復(fù)以及歷史突變數(shù)據(jù)的平滑處理兩方面,并選取實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。 (4)改進(jìn)了北京市目前使用的道路交通狀態(tài)判別模型,提出了基于模糊聚類分析理論的模糊綜合評(píng)價(jià)法,并利用采集到的快速路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。具體而言,首先設(shè)計(jì)出基于模糊聚類分析理論的模型算法,便于得到不同交通狀態(tài)的中心矩陣;然后基于實(shí)時(shí)采集的基礎(chǔ)交通數(shù)據(jù),利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)進(jìn)行判別。

【關(guān)鍵詞】:
【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】:2007
【分類號(hào)】:U495
【目錄】:

  • 致謝5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-9
  • 目錄9-11
  • 1 緒論11-20
  • 1.1 選題的背景11-13
  • 1.2 研究的目的和意義13-14
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述14-18
  • 1.3.1 國內(nèi)外交通信息采集系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀14-16
  • 1.3.2 國內(nèi)外交通基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)預(yù)處理的研究現(xiàn)狀16
  • 1.3.3 國內(nèi)外關(guān)于道路交通狀態(tài)自動(dòng)判別方法的研究現(xiàn)狀16-18
  • 1.4 論文的主要研究內(nèi)容和技術(shù)路線18-20
  • 2 交通基礎(chǔ)信息采集和參數(shù)選取20-30
  • 2.1 北京市交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)20-22
  • 2.1.1 北京市交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)的建設(shè)現(xiàn)狀20-22
  • 2.1.2 北京市交通基礎(chǔ)信息采集系統(tǒng)的目標(biāo)22
  • 2.2 基本的交通參數(shù)選定22-30
  • 2.2.1 基本的交通參數(shù)定義和相互關(guān)系22-25
  • 2.2.2 基本的交通參數(shù)選取原則25-26
  • 2.2.3 基本的交通參數(shù)的選取因素分析26-28
  • 2.2.4 小結(jié)28-30
  • 3 交通信息數(shù)據(jù)預(yù)處理30-39
  • 3.1 實(shí)時(shí)交通信息數(shù)據(jù)預(yù)處理的需求分析30
  • 3.2 實(shí)時(shí)交通信息數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法30-35
  • 3.2.1 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的識(shí)別31-33
  • 3.2.2 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的修復(fù)33-34
  • 3.2.3 實(shí)例驗(yàn)證34-35
  • 3.3 交通基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的過濾35-39
  • 3.3.1 交通基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的過濾方法35-37
  • 3.3.2 實(shí)例驗(yàn)證37-39
  • 4 基于實(shí)時(shí)信息道路交通狀態(tài)判別39-57
  • 4.1 交通擁擠的度量標(biāo)準(zhǔn)40-41
  • 4.1.1 國外關(guān)于交通擁擠的量化定義40
  • 4.1.2 我國關(guān)于交通擁擠的量化定義40-41
  • 4.2 經(jīng)典道路交通狀態(tài)判別方法比較41-44
  • 4.3 基于模糊聚類分析理論的ACI算法設(shè)計(jì)44-54
  • 4.3.1 參數(shù)選擇和輸入變量設(shè)計(jì)45-47
  • 4.3.2 道路交通狀態(tài)的模糊聚類分析47-49
  • 4.3.3 實(shí)時(shí)道路交通狀態(tài)的綜合模糊判別法49-51
  • 4.3.4 實(shí)例驗(yàn)證51-54
  • 4.4 道路交通狀態(tài)判別算法的評(píng)價(jià)54-57
  • 5 研究總結(jié)與展望57-59
  • 5.1 研究總結(jié)57-58
  • 5.2 研究展望58-59
  • 參考文獻(xiàn)59-61
  • 作者簡歷61-63
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集63
  • 下載全文 更多同類文獻(xiàn)

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    本文編號(hào):195281

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