【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,汽車保有量逐年增加,交通安全和交通擁堵問題越來(lái)越突出。城市智能交通系統(tǒng)作為解決當(dāng)前交通安全以及道路擁堵等一系列問題的信息化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。駕駛行為與道路交通安全有著緊密聯(lián)系,由于一些不安全駕駛行為所帶來(lái)的交通事故是造成交通擁堵的主要原因之一,如何準(zhǔn)確評(píng)價(jià)駕駛員的駕駛行為并規(guī)范駕駛?cè)说鸟{駛行為是保障道路交通安全的重要舉措;有效地識(shí)別道路交通擁堵狀態(tài)并對(duì)交通擁堵狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),能夠?yàn)榻煌ü芾聿块T掌握道路交通擁堵狀態(tài)提供有效、科學(xué)的途徑,便于及時(shí)采取交通疏散與誘導(dǎo)的措施,并能夠?yàn)榻煌ǔ鲂姓哌x擇最優(yōu)出發(fā)方式、出發(fā)時(shí)刻及出發(fā)路徑提供良好的決策依據(jù)。綜上所述,駕駛行為與道路擁堵分析對(duì)于“人-車-路-生活”和諧統(tǒng)一新體系的構(gòu)建和智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用前景和發(fā)展具有重要的意義和研究?jī)r(jià)值。隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和城市智能交通領(lǐng)域的發(fā)展,智能交通系統(tǒng)所采集的信息維度越來(lái)越多,范圍、深度和廣度將越來(lái)越大,本文從數(shù)據(jù)挖掘角度出發(fā)對(duì)智能交通系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,面向城市交通出行和管理者服務(wù)需求,旨在給智能交通系統(tǒng)提供一些技術(shù)支持與科學(xué)依據(jù),本文主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了一種基于聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛行為評(píng)價(jià)方法,采用改進(jìn)的K-均值聚類方法對(duì)駕駛行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,基于駕駛行為聚類結(jié)果,利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),最終用訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)駕駛行為進(jìn)行在線分類評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明該算法摒棄了人為主觀因素,實(shí)現(xiàn)了駕駛行為準(zhǔn)確、客觀、高效的評(píng)價(jià),為交通管理部門重點(diǎn)監(jiān)控較高風(fēng)險(xiǎn)駕駛?cè)颂峁┝藚⒖家罁?jù),為UBI(Usage Based Insurance)駕駛行為評(píng)價(jià)提供一種新的方法。(2)針對(duì)道路交通狀態(tài)具有模糊性的特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)模糊C均值聚類的交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別的方法。該方法首先針對(duì)傳統(tǒng)FCM算法存在的問題,引入了一種自適應(yīng)模糊聚類算法,利用模擬退火算法(SA)和粒子群優(yōu)化算法(PSO)相結(jié)合的智能算法來(lái)提高PSO的全局搜索能力并對(duì)自適應(yīng)模糊聚類算法中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以實(shí)測(cè)交通流樣本數(shù)據(jù)的速度、流量、占有率作為特征屬性,對(duì)構(gòu)建的道路交通狀態(tài)實(shí)時(shí)識(shí)別算法進(jìn)行實(shí)例研究,研究結(jié)果驗(yàn)證了其有效性和可靠性。(3)針對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)問題,對(duì)交通流序列的非線性和延遲性進(jìn)行了研究,給出了交通流系統(tǒng)延時(shí)時(shí)間確定方法�；诨疑到y(tǒng)理論適用于貧信息系統(tǒng)建模,具有所需樣本少、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),針對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型存在的缺陷,對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn),并結(jié)合短時(shí)交通流的延遲性,建立了基于改進(jìn)灰色模型的灰色延遲非線性交通流動(dòng)力學(xué)模型。最后通過實(shí)例表明該模型能夠很好地反映交通流系統(tǒng)的實(shí)際狀況,提高交通流預(yù)測(cè)精度,驗(yàn)證了其有效性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13;U491.265;U471
【圖文】：

抽象形式：“聚集計(jì)算”和“序列化”能夠構(gòu)建不同空間、時(shí)間粒度上的專題數(shù)逡逑據(jù)集，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供一個(gè)多時(shí)空的視角，支持微觀到宏觀的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。逡逑交通數(shù)據(jù)的三維多粒度實(shí)例圖如下圖２．１所示。把空間劃分為路段、位置點(diǎn)、逡逑區(qū)域，將時(shí)間劃分為年、月、日、時(shí)、分，把屬性劃分為序列化屬性和離散化逡逑屬性。在此基礎(chǔ)上，我們可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)元素去挖掘與分析，如對(duì)某一路段逡逑的交通流量序列進(jìn)行分析可進(jìn)行交通流預(yù)測(cè)，對(duì)某一段位置序列即軌跡分析可逡逑以獲取該對(duì)象于該段軌跡的超速時(shí)間占比、急變速次數(shù)等信息。逡逑￥罐逡逑—序列化《性逡逑ｉ邐—離故化《性逡逑邐邐－＞邋時(shí)叫逡逑，，邐位]點(diǎn)逡逑＾邐ｔｍ逡逑ｚ，’邐格線逡逑ｋｌ＿，邋邋邋邋邋，邋＾邋區(qū)域逡逑Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逡逑空間邋分時(shí)丨丨月年逡逑圖２．１交通數(shù)據(jù)三維多粒度數(shù)據(jù)實(shí)例圖逡逑為了滿足不同交通數(shù)據(jù)分析需求

抽象形式：“聚集計(jì)算”和“序列化”能夠構(gòu)建不同空間、時(shí)間粒度上的專題數(shù)逡逑據(jù)集，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供一個(gè)多時(shí)空的視角，支持微觀到宏觀的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。逡逑交通數(shù)據(jù)的三維多粒度實(shí)例圖如下圖２．１所示。把空間劃分為路段、位置點(diǎn)、逡逑區(qū)域，將時(shí)間劃分為年、月、日、時(shí)、分，把屬性劃分為序列化屬性和離散化逡逑屬性。在此基礎(chǔ)上，我們可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)元素去挖掘與分析，如對(duì)某一路段逡逑的交通流量序列進(jìn)行分析可進(jìn)行交通流預(yù)測(cè)，對(duì)某一段位置序列即軌跡分析可逡逑以獲取該對(duì)象于該段軌跡的超速時(shí)間占比、急變速次數(shù)等信息。逡逑￥罐逡逑—序列化《性逡逑ｉ邐—離故化《性逡逑邐邐－＞邋時(shí)叫逡逑，，邐位]點(diǎn)逡逑＾邐ｔｍ逡逑ｚ，’邐格線逡逑ｋｌ＿，邋邋邋邋邋，邋＾邋區(qū)域逡逑Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逡逑空間邋分時(shí)丨丨月年逡逑圖２．１交通數(shù)據(jù)三維多粒度數(shù)據(jù)實(shí)例圖逡逑為了滿足不同交通數(shù)據(jù)分析需求

行深入研宄，為提升駕駛?cè)俗陨硭刭|(zhì)和規(guī)范駕駛員管理提供理論支持。逡逑２．３．２駕駛行為分析技術(shù)方案逡逑本文所采取的駕駛行為評(píng)價(jià)的技術(shù)方案如圖２．３所示，首先通過車聯(lián)網(wǎng)平逡逑臺(tái)提取駕駛行為評(píng)價(jià)的特征參數(shù)，設(shè)計(jì)并運(yùn)用聚類算法獲取駕駛行為的聚類分逡逑簇，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)處理，得到帶標(biāo)簽的分類樣本，設(shè)計(jì)分類器并利用此逡逑分類訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，若有新的待評(píng)估車輛樣本數(shù)據(jù)，則運(yùn)用訓(xùn)練好的分類逡逑器來(lái)實(shí)現(xiàn)其駕駛行為在線評(píng)估。逡逑待評(píng)估駕駛逡逑行為數(shù)據(jù)逡逑｜駕駛行為分析核心技術(shù)逡逑駕駛行刺＿駕駛行為特駕駛行為聚＿＿—分＾器Ｌ＿Ｕ（邐）逡逑練樣本邐＾征參數(shù)提取ｐ邋＾類分析邐＿一逡逑圖２．３駕駛行為分析技術(shù)方案圖逡逑２．３．３駕駛行為特征參數(shù)提取逡逑從交通安全角度出發(fā)，違規(guī)轉(zhuǎn)向或變道、急加速、急減速、超速等激進(jìn)型逡逑駕駛行為是導(dǎo)致交通事故發(fā)生的主要原因。通過車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采集的車輛信息中，逡逑車輛的加速度和速度信息與交通安全緊密相關(guān)并能夠反映大部分駕駛行為相關(guān)逡逑特征［１９，１１１］。逡逑車輛加速度能夠體現(xiàn)機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藛T的駕駛行為中是否出現(xiàn)了急減速或急逡逑加速，同時(shí)也反映出了機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)藛T控制加、減速踏板的行為，而這些駕駛逡逑行為不僅會(huì)使得車輛產(chǎn)生一些磨損而且同時(shí)會(huì)使得駕駛員產(chǎn)生一定的不良反逡逑應(yīng)

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