發(fā)布時間：2020-05-15 13:16

【摘要】：交通狀態(tài)的實時監(jiān)控是保障交通安全、保證出行效率的根本手段。但目前受到高速公路路網規(guī)模、檢測技術、成本因素等客觀條件制約，不能保證路網所有路段車輛檢測器的高密度布設。因此，如何利用有限的檢測設備，盡可能有效準確地實現高速公路交通狀態(tài)的估計，對提高監(jiān)控效率、提高高速公路的管理和服務水平都具有重要的理論和實際研究意義。 目前國內外對交通狀態(tài)估計的研究以閾值比較或絕對標準為主，忽略了不同時空背景下交通參與者的直觀感受。為此，本文以高速公路基本路段為研究對象，通過分析交通流在時間和空間上分布規(guī)律，提出了一種基于固定型檢測器的地點和路段交通流特征參數表征方法，并基于此，提出了高速公路基本路段交通狀態(tài)模糊估計、偏離度估計和時空相關度估計方法。論文主要內容包括： ①描述了高速公路基本路段交通狀態(tài)模糊估計、偏離度估計和時空相關度估計的含義、相對度量標準和分類。同時，通過分析交通流的空間分布特性，選取了基于固定型檢測器的高速公路基本路段地點和路段交通流特征表征參數。 ②針對傳統(tǒng)交通狀態(tài)絕對估計標準的不足，提出了一種基于特定空間條件下交通流表征參數時間序列周相似性的相對估計標準，并利用模糊聚類（FCM）實現了高速公路基本路段的交通狀態(tài)模糊估計，以表現實時交通流參數與基于周相似性的歷史交通模式的匹配程度，通過實例分析，驗證了本文方法的穩(wěn)定性。 ③從交通參與者的切身感受出發(fā)，，基于相同時空條件下交通流表征參數時間序列的周趨勢性，提出了一種基于小波分析的交通流基模式，并根據Z分數理論將實時交通狀態(tài)偏離度量化，進而得到了一種基于時空分析的交通狀態(tài)偏離度估計方法，以表現實時交通流參數偏離基于周趨勢性的交通流基模式的程度，并通過實例驗證了該方法的有效性。 ④針對交通流縱向空間的傳播特性，提出了一種基于向量相似性變點識別方法和基于變點的交通流時間序列模式分割法，進而通過不同模式下交通狀態(tài)的相關性分析，得到交通狀態(tài)的時空相關度，并通過實例分析驗證了該方法的可行性。 綜合上述研究，最終形成了基于時空分析的高速公路基本路段交通狀態(tài)估計方法。實驗結果表明，本文的研究考慮了不同時空背景下交通參與者的直觀感受，方法穩(wěn)定性強、有效可行，具有重要的應用價值。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U491.1

【參考文獻】

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本文編號：2665088