【摘要】：由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,高速公路需求迅速擴(kuò)大,高速公路的管理面臨著越來越擁堵的車流和大量的實(shí)測數(shù)據(jù)資源被浪費(fèi)的問題,管理層得不到可靠、及時(shí)、有效的數(shù)據(jù)支持以及乘客無法及時(shí)了解高速公路交通狀態(tài),在一定程度上阻礙了高速公路的發(fā)展。為了滿足與日俱增的高速公路交通需求和經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的需求,高速公路的管理需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)智能化,對高速公路路段的交通狀態(tài)有更加精準(zhǔn)的掌控,這首先需要一種對高速公路交通狀態(tài)進(jìn)行可靠、及時(shí)有效的主動(dòng)檢測方法。影響高速公路交通狀態(tài)的因素有很多,包括人、車、路、外部環(huán)境等因素,基于模糊聚類分析的高速公路交通狀態(tài)識(shí)別綜合考慮了以上諸多因素對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,具有良好的交通狀態(tài)辨識(shí)能力。另外,由于不同地域的高速公路路段通行能力不同,設(shè)置固定的交通擁擠閥值很難準(zhǔn)確描述不同高速公路交通狀態(tài),而基于模糊聚類分析算法的交通狀態(tài)識(shí)別方法是對不同高速公路交通狀態(tài)進(jìn)行分類,具有良好的適應(yīng)性。文中對此方法進(jìn)行深入的探討。目前針對高速公路的主動(dòng)檢測設(shè)備有很多,本文根據(jù)多種檢測設(shè)備所得數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考慮,采用適用性比較強(qiáng)的三種數(shù)據(jù)進(jìn)行算法識(shí)別,然后利用模糊聚類分析方法對目標(biāo)路段歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行交通狀態(tài)類別的分類得到聚類中心,再利用實(shí)測數(shù)據(jù)和聚類中心的歐式距離進(jìn)行模糊判別得到高速公路實(shí)時(shí)交通狀態(tài),從而有效挖掘高速公路被閑置的交通數(shù)據(jù),為高速公路管理部門提供可靠、及時(shí)的交通狀態(tài)數(shù)據(jù),為乘客出行提供方便的出行決策信息,滿足道路使用者的出行需求。此外,本文針對模糊聚類分析法本身存在的問題,提出利用模擬退火算法和遺傳算法對模糊聚類分析算法進(jìn)行優(yōu)化。主要的步驟是,首先利用模擬退火算法和遺傳算法對隨機(jī)分配的初始聚類中心進(jìn)行全局尋優(yōu),得到最優(yōu)解的附近值或者近似值,然后將得到的解作為模糊聚類分析算法的初始聚類中心,最后,利用模糊聚類分析算法以經(jīng)過模擬退火和遺傳算法尋優(yōu)得出的聚類中心作為初始聚類中心進(jìn)行局部尋優(yōu)迭代。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的改進(jìn)后的模糊聚類算法能夠有效地克服傳統(tǒng)模糊聚類分析算法過度依賴初始聚類中心而導(dǎo)致的結(jié)果不穩(wěn)定、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),提高了對高速公路交通狀態(tài)的識(shí)別率和及時(shí)性,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【圖文】：

- 8 -圖 1.1 論文技術(shù)路線圖本章小結(jié)首先，闡述了文章的選題背景、意義、目的、目前該領(lǐng)域存在的問題，針對以出本文思路。其次，結(jié)合論文思路確定出本文的分章及每一章節(jié)所要完成的論文內(nèi)容。最后，根據(jù)文章的論文思路和主題內(nèi)容畫出本文的技術(shù)路線圖。

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文2 高速公路交通狀態(tài)識(shí)別算法的標(biāo)準(zhǔn)體系的建立2.1 模糊聚類算法交通參數(shù)的選取2.1.1 高速公路基本路段及交通狀態(tài)(1) 高速公路的基本路段由于本文所研究的路段必須要有穩(wěn)定的車流，而高速公路的車流一般在基本路段形成穩(wěn)定的車流。因此，本文以下所說的高速公路路段的交通狀態(tài)識(shí)別全部是指針對高速公路基本路段的狀態(tài)識(shí)別，高速公路基本路段的描述如下。我國高速公路采取的是全封閉的運(yùn)營模式，，車流主要依靠進(jìn)出控制，其組成可分為三個(gè)部分：匝道區(qū)、基本路段和交織區(qū)[26]。如圖 2.1 所示。車流在基本路段上形成穩(wěn)定車流且?guī)缀醪皇艿酵獠寇嚵鞯母蓴_，因此，基本路段上交通流的特征參數(shù)間的關(guān)系比較明顯，這個(gè)特點(diǎn)方便我們對交通流空間的變化規(guī)律進(jìn)行研究。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 錢超;徐娜;許宏科;代亮;李雪;;基于蒙特卡羅模擬的交通狀態(tài)辨識(shí)[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2014年03期

2 文傳軍;詹永照;柯佳;;廣義均衡模糊C均值聚類算法[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2012年12期

3 董紅召;馬帥;郭明飛;;基于FCM城市區(qū)域道路交通狀態(tài)時(shí)空分層判別方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年04期

4 董春嬌;邵春福;熊志華;;基于優(yōu)化SVM的城市快速路網(wǎng)交通流狀態(tài)判別[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

5 聶佩林;陳曉翔;佘錫偉;戴秀斌;;基于代價(jià)敏感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)判別[J];公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版);2011年03期

6 肖思和;魯紅英;范安東;宋弘;;模擬退火算法在求解組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

7 姜桂艷;Q

本文編號(hào)：2659470