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基于時(shí)空特征信息的交通流狀態(tài)辨別研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-17 09:23
  針對(duì)高速公路交通堵塞問(wèn)題,建立了依據(jù)車輛行駛的時(shí)空特征信息模型。在經(jīng)過(guò)清洗、修復(fù)等處理后的高速公路收費(fèi)數(shù)據(jù)中挖掘車輛軌跡信息,建立了交通流狀態(tài)參數(shù)的二維矩陣模型,從該模型中可以得到任一車輛在某一空間位置任一時(shí)刻的詳細(xì)信息,并由此推斷出當(dāng)下時(shí)刻其他所有車輛的斷面分布狀況。通過(guò)剖析獲得的流量-密度散點(diǎn)關(guān)聯(lián)圖以及速度-密度散點(diǎn)關(guān)聯(lián)圖,最終獲得識(shí)別交通流狀況的相圖。最后以廣州某高速公路的資料為例,參照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比結(jié)果,相對(duì)誤差0.79%。 

【文章來(lái)源】:公路工程. 2020,45(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

基于時(shí)空特征信息的交通流狀態(tài)辨別研究


研究過(guò)程

示意圖,收費(fèi)站,示意圖,路段


a.流量。首先,以收費(fèi)站為分界點(diǎn)對(duì)各收費(fèi)站點(diǎn)從0開始進(jìn)行編號(hào),將該高速公路分為0~1、1~2、……、k~k+1等不同路段,其示意圖2所示。當(dāng)車輛從空間位置0站點(diǎn)駛?cè)?由1點(diǎn)駛離,并在時(shí)間上滿足條件[t1,t2]的條件時(shí),0~1路段時(shí)段的[t1,t2]流量屬性值增加一個(gè)單位量。同理,當(dāng)從0處進(jìn)入,由k+1處離開時(shí),在路段0~k+1的各個(gè)空間位置上分別對(duì)應(yīng)的時(shí)間范圍內(nèi)流量屬性值分別加一個(gè)單位量。即起始路段區(qū)域0~1上的車流量包含所有從收費(fèi)站點(diǎn)0進(jìn)入該高速,出口可以是任何收費(fèi)站點(diǎn)的車輛;中間路段區(qū)域i~i+1上的車流量可以表示為途經(jīng)路段i-1~i期間的車流量總和Qi-1,i加上從收費(fèi)站i-1進(jìn)入的流量,再減去從收費(fèi)站i-1離開的流量。其表達(dá)式見式(1)和式(2):

程序圖,交通流,相圖,程序圖


交通流相圖構(gòu)造程序圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)模糊C均值聚類算法的城市道路狀態(tài)判別方法[J]. 黃艷國(guó),羅云鵬.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(09)
[2]基于宏觀基本圖的快速路網(wǎng)交通狀態(tài)識(shí)別方法[J]. 丁恒,朱良元,蔣程鑌,鄭小燕.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(12)
[3]基于Floyd算法對(duì)交通流最優(yōu)路徑選擇的研究[J]. 陳雅良,溫朝暉,周浩然,王甜甜.  佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(06)
[4]基于收費(fèi)數(shù)據(jù)的高速公路交通狀態(tài)判別方法[J]. 楊慶芳,馬明輝,梁士棟,梅朵.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(12)
[5]基于模糊的城市快速路交通流狀態(tài)判別[J]. 郝媛,徐天東,孫立軍.  公路工程. 2008(02)

碩士論文
[1]基于收費(fèi)數(shù)據(jù)的高速公路交通流狀態(tài)識(shí)別研究[D]. 張騰月.華南理工大學(xué) 2017
[2]交通系統(tǒng)的非線性分析、控制及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 董娜.西北工業(yè)大學(xué) 2015
[3]小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在交通流宏觀動(dòng)態(tài)特性中的應(yīng)用[D]. 劉聰聰.重慶大學(xué) 2014
[4]基于車檢器及收費(fèi)數(shù)據(jù)融合的高速公路異常狀態(tài)識(shí)別研究[D]. 韓坤林.重慶大學(xué) 2014



本文編號(hào):3441526

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