基于微波數(shù)據(jù)的高速公路交通擁擠檢測(cè)及旅行時(shí)間預(yù)測(cè)
本文關(guān)鍵詞:基于微波數(shù)據(jù)的高速公路交通擁擠檢測(cè)及旅行時(shí)間預(yù)測(cè),,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車數(shù)量的不斷增長(zhǎng),道路堵塞、交通事故等問題愈發(fā)嚴(yán)重。交通擁擠狀態(tài)和旅行時(shí)間數(shù)據(jù)成為了交通管理者實(shí)施交通控制的重要依據(jù),也成為了公眾出行關(guān)注的主要信息。如何及時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行交通擁擠檢測(cè)和旅行時(shí)間預(yù)測(cè),成為了現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)研究中的熱點(diǎn)之一;诖,本文利用微波車輛檢測(cè)器數(shù)據(jù),以京哈高速公路北京段為試驗(yàn)路段,對(duì)交通擁擠檢測(cè)和旅行時(shí)間預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究,主要完成的工作及取得的成果包括:(1)研究分析當(dāng)前高速公路可利用的數(shù)據(jù)形式及其優(yōu)缺點(diǎn),選取微波數(shù)據(jù)作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并分析交通流狀態(tài)變化特性;針對(duì)高速公路微波檢測(cè)數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)誤數(shù)據(jù),提出了一種基于閾值法和交通流理論的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)識(shí)別方法:針對(duì)微波檢測(cè)器分車道檢測(cè)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種分車道數(shù)據(jù)整合方法。以試驗(yàn)路段大量原始交通流數(shù)據(jù)為例,驗(yàn)證了數(shù)據(jù)處理方法有效可行。(2)研究了交通擁擠檢測(cè)的基本原理,針對(duì)交通流的非線性變化特征,以及單一檢測(cè)器檢測(cè)范圍的局限性,提出了一種基于模式匹配與多節(jié)點(diǎn)相關(guān)性分析的交通擁擠檢測(cè)算法。通過建立歷史交通擁擠模式庫(kù),以及單節(jié)點(diǎn)模式匹配和多節(jié)點(diǎn)相關(guān)性分析,完成了交通擁擠檢測(cè)。試驗(yàn)路段應(yīng)用表明,該算法可以實(shí)現(xiàn)交通擁擠狀態(tài)的實(shí)時(shí)、有效檢測(cè)。(3)研究分析了不同旅行時(shí)間預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合微波數(shù)據(jù)的特點(diǎn),提出了一種基于模式匹配的旅行時(shí)間預(yù)測(cè)算法。該算法選擇速度、流量、時(shí)段、路段、交通擁擠程度作為狀態(tài)向量,以旅行時(shí)間為決策屬性建立歷史模式庫(kù)。針對(duì)微波數(shù)據(jù)的稀疏性難題,提出采用二維線性插值法和分段法計(jì)算站間旅行時(shí)間。以歐氏距離為判斷標(biāo)準(zhǔn),通過K近鄰策略搜索相似模式,采用加權(quán)平均的方法預(yù)測(cè)旅行時(shí)間。試驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠精確地預(yù)測(cè)不同交通流狀態(tài)下的旅行時(shí)間。(4)設(shè)計(jì)并開發(fā)了交通擁擠檢測(cè)與旅行時(shí)間預(yù)測(cè)系統(tǒng)軟件。分析了系統(tǒng)的功能需求,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的總體邏輯框架;基于VS2010、SQL Sever2008平臺(tái),完成了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、交通擁擠檢測(cè)算法程序設(shè)計(jì)、旅行時(shí)間預(yù)測(cè)算法程序設(shè)計(jì)及結(jié)果展示四個(gè)方面。
【關(guān)鍵詞】:高速公路 交通擁擠檢測(cè) 旅行時(shí)間預(yù)測(cè) 模式匹配法 相關(guān)性分析 微波數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U495
【目錄】:
- 致謝5-6
- 中文摘要6-7
- ABSTRACT7-12
- 1 緒論12-24
- 1.1 課題來(lái)源與研究對(duì)象12-13
- 1.1.1 課題來(lái)源12
- 1.1.2 研究對(duì)象12-13
- 1.2 研究背景及意義13-14
- 1.2.1 研究背景13-14
- 1.2.2 研究意義14
- 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-22
- 1.3.1 交通擁擠檢測(cè)研究現(xiàn)狀14-16
- 1.3.2 旅行時(shí)間預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀16-19
- 1.3.3 國(guó)內(nèi)外系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀19-22
- 1.4 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線22-24
- 2 交通數(shù)據(jù)采集與處理24-36
- 2.1 交通數(shù)據(jù)采集及特性分析24-30
- 2.2 數(shù)據(jù)處理方法設(shè)計(jì)30-32
- 2.2.1 基于閾值法和交通流理論的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)識(shí)別30-32
- 2.2.2 分車道數(shù)據(jù)整合32
- 2.3 驗(yàn)證分析32-34
- 2.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源32-33
- 2.3.2 試驗(yàn)結(jié)果與效果分析33-34
- 2.4 小結(jié)34-36
- 3 基于微波數(shù)據(jù)的高速公路交通擁擠檢測(cè)36-45
- 3.1 概述36-37
- 3.2 交通擁擠檢測(cè)基本原理37-38
- 3.3 基于模式匹配和多節(jié)點(diǎn)相關(guān)性分析的交通擁擠檢測(cè)算法設(shè)計(jì)38-42
- 3.3.1 歷史模式庫(kù)的建立38-40
- 3.3.2 單節(jié)點(diǎn)模式匹配40-41
- 3.3.3 多節(jié)點(diǎn)相關(guān)性分析41-42
- 3.4 驗(yàn)證分析42-44
- 3.5 小結(jié)44-45
- 4 基于微波數(shù)據(jù)的高速公路旅行時(shí)間預(yù)測(cè)45-60
- 4.1 概述45-46
- 4.2 歷史模式庫(kù)建立46-52
- 4.2.1 基于二維線性插值和分段法的旅行時(shí)間計(jì)算46-48
- 4.2.2 狀態(tài)向量的構(gòu)成48-52
- 4.3 K近鄰搜索策略52
- 4.4 加權(quán)平均預(yù)測(cè)函數(shù)52
- 4.5 驗(yàn)證分析52-59
- 4.5.1 對(duì)比數(shù)據(jù)53
- 4.5.2 標(biāo)定K值53-54
- 4.5.3 預(yù)測(cè)結(jié)果與誤差分析54-59
- 4.6 小結(jié)59-60
- 5 交通擁擠檢測(cè)與旅行時(shí)間預(yù)測(cè)系統(tǒng)軟件開發(fā)60-70
- 5.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)60-62
- 5.1.1 系統(tǒng)需求分析60
- 5.1.2 系統(tǒng)功能定位60-61
- 5.1.3 系統(tǒng)邏輯框架設(shè)計(jì)61-62
- 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)62-69
- 5.2.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)62-65
- 5.2.2 交通擁擠檢測(cè)與旅行時(shí)間預(yù)測(cè)核心子系統(tǒng)65-67
- 5.2.3 結(jié)果展示67-69
- 5.3 小結(jié)69-70
- 6 結(jié)論與展望70-72
- 6.1 論文主要工作70-71
- 6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)71
- 6.3 研究展望71-72
- 參考文獻(xiàn)72-76
- 附錄A76-78
- 附錄B78-80
- 作者簡(jiǎn)歷80-84
- 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集84
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