本文關鍵詞：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》 2007年

基于實時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)進行路況信息發(fā)布和交通誘導的基礎,目前我國各大城市的交通基礎信息采集系統(tǒng)和交通誘導信息發(fā)布系統(tǒng)建設均已初具規(guī)模。然而在數據處理和實時道路交通狀態(tài)判別中卻還存在一些問題,亟待改進。本文主要從城市道路智能交通管理需求背景出發(fā),首先對目前道路交通狀態(tài)判別和誘導信息發(fā)布中存在的一些問題和不足進行分析。然后,結合國內外在基礎交通檢測數據的預處理、道路交通狀態(tài)判別算法設計等方面研究的成果,改進目前城市道路交通的狀態(tài)判別方法,構建面向實際應用的實時道路交通狀態(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)研究綜述了國內外交通基礎信息采集、數據預處理以及道路交通狀態(tài)自動判別方面所取得的研究成果,為論文奠定基礎。 (2)介紹了北京市交通基礎信息采集系統(tǒng)的建設現狀和目標,并且在綜合考慮檢測裝置自身特性、交通參與者對不同參數的認知程度等多方因素的基礎上,按照一定原則,確定了基本交通參數的選取。 (3)改進設計了北京市目前數據預處理的算法和模型,使其能夠為道路交通狀態(tài)判別的模型提供更加科學、合理的輸入數據。具體包括對實時錯誤數據的識別、修復以及歷史突變數據的平滑處理兩方面,并選取實際數據進行了驗證。 (4)改進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價法,并利用采集到的快速路數據進行實例驗證。具體而言,首先設計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;然后基于實時采集的基礎交通數據,利用模糊綜合評價法對實時的交通狀態(tài)進行判別。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：U495
【目錄】：

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