交通流时间序列的复杂度测量

为了定量分析交通流系统的复杂性,引入算法复杂度和近似熵,通过速度时间序列的算法复杂度估计系统周期性成分的比率,在重构序列时通过取多个划分区间来提高算法复杂度的估计能力.计算近似熵时,先由速度序列得到速度变化率序列以去除趋势,然后通过速度变化率序列的近似熵估计系统在结构变化上的复杂性.对实测交通流数据序列的计算表明:在序列长度超过600时可以得到算法复杂度,序列长超过300时可以得到近似熵;交通流的算法复杂度和近似熵在同步状态时较低,拥挤状态时增大,在自由状态时最大.因此,不同的算法复杂度和近似熵对应不同状态下的交通流,算法复杂度能分析较长的交通流序列,近似熵可以分析较短的交通流序列.     

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根据交通流特性的相似性进行交通路段划分对城市交通管理和控制具有重要作用。交通流数据具有时间序列特征,相似性度量问题是时间序列聚类中的最基本的问题之一。本文为交通流数据聚类给出了一种基于灰色关联的相似性度量方法,通过比较试验确定了它具有较高的聚类精度。在每个时段时间序列间的相似性差异、在某一个时段的异常数据等会影响到在整个时间区间的交通流数据聚类,为此本文提出了一种基于时段划分的交通流数据聚类方法。这个方法首先对每个时段数据进行聚类,然后采用最大频繁项集方法得到最终聚类结果（即交通路段划分）,实例证明了方法的有效性。     

基于AHP-TOPSIS的山区低等级公路路面破损评价方法

以山区低等级公路路面为研究对象,依据不同种类路面的破损危害性不同,拟在公路路面评价中提出路面破损指数概念,对山区低等级公路路面破损程度进行综合评价。所用模型是利用层次分析法(AHP)对不同种类的路面损毁危害性进行赋权,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算山区低等级公路路面破损程度与最优情况的贴近度,进而将山区低等级公路路面破损情况转化成区间为[0,1]的路面破损指数,其中路面破损指数越大表示路面的破损程度越高。此模型方法简单,能够运用少量数据对山区低等级公路路面的破损程度进行定量评价,可为山区公路的养护工作提供更准确的数据参照。     

考虑天气影响的高速公路交织区交通运行状态识别

为精准识别不利天气下高速公路交织区的交通运行状态，在传统交通流指标上引入天气因素，建立改进的k-prototypes交通运行状态划分方法。本方法通过分析在不同等级的降雨、能见度、风速下交通流特性的变化特征，确定天气对交通流状态的影响；利用随机森林模型选择交织区各车道交通流运行状态的影响变量；为提高模型精度，引入信息熵衡量k-prototype算法的相异性，并提出聚类效果评价指标衡量状态的有效性。结果表明：考虑天气及交通流特征的高速公路交织区各车道运行状态划分为7类最佳，分别对应《道路通行能力手册》中的各级服务水平。在恶劣天气影响下，交织区各车道服务水平均下降明显，车道1、3平均下降4个等级，车道2、4平均下降3个等级；在中度天气影响下，各车道下降2～3个服务水平。在同一服务等级下车道1、3车流运行最小速度下降范围在11.2～17.4 km·h^-1，而车道2、4在21.2～27.4 km·h^-1。研究成果可为恶劣天气影响下更精细化的交通管理以及提高高速公路交织区服务水平提供理论基础。     

车头间距分布规律的研究

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成,分析了混合车流车型跟驶序列组合的概率;采用计算机模拟手段,得到了车头时距阈值与速度关系、不同跟车序列最小车头间距、车头间距与随机度关系和车头间距与流量关系;并通过随机度参数将微观和宏观参数整合为一体。     

船舶异常行为的一致性检测算法

为了准确检测船舶的操纵异常行为和降低异常行为误报警率,提出了船舶异常行为的一致性检测算法;在船舶轨迹点中引入能够体现操纵模式的特征,以转向行为与变速行为度量了操纵行为相似性;将空间位置相似性与操纵行为相似性进行组合,定义了船舶综合行为相似性,计算了单个轨迹点与训练轨迹序列中的最近邻特征点,构建了一致性检测的样本序列;为克服样本重叠的类分布情形,改进了一致性检测算法的奇异值度量,并用综合行为相似性计算样本间的非一致性得分,利用单个轨迹点的随机性检验值判断该轨迹点与样本序列的分布一致性;以琼州海峡实测AIS数据作为正常数据,以计算机模拟随机产生异常轨迹和人工自定义操纵异常行为作为异常数据,分别进行异常检测试验。试验结果表明:随机产生的异常轨迹检测正确率为100%,但是轨迹评价集中有一部分正常轨迹被错误划分成异常轨迹,在指定置信度水平分别为99.0%和99.7%的情形下,误报警率分别为0.6%和0.2%,分别低于显著性水平0.01和0.003,因此,利用一致性检测算法能有效检测计算机产生的随机异常轨迹,并可通过指定显著性水平严格控制检测误报警率,能有效检测人工自定义的船舶变速与转向异常行为,而且检测结果能随船舶行为改变而变化。     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

基于道路连通度的路网可靠度分析方法

传统连通可靠性对于路段的状态划分过于严格,只有中断或连通两种状态.为了能完全体现路网的动态特性,本文建立了一种新的连通可靠性的评价方法,将路网中路段的可靠度从0、1二值扩展到[0,1]区间.作者结合北京城市路网中快速路与主干道的实测数据,分析了基于交通流状况分析的连通可靠性评价方法,并在此基础上,进一步分析了该评价方法...     

基于AHP复合熵的公路建设项目TOPSIS排序模型

为合理地安排公路建设项目实施序列,从紧迫性、重要性、经济性、交通效果四方面选取路段饱和度、路段重要度系数等6参数构建了公路建设项目排序参数体系,提出了基于AHP复合熵的公路建设项目TOPSIS排序模型.该模型以影响参数为因素指标集,以公路建设项目为论域集,构建了公路建设项目实施序列矩阵,应用[0,1]线性变换将其标准化;充分考虑专家知识经验以及数据本身蕴涵的信息,采用AHP与熵值法综合确定了影响参数的权重,并将标准化决策矩阵与参数权重相结合构造了加权标准化决策矩阵;基于运筹学中的TOPSIS法,确定了公路建设项目排序的正负理想方案,通过计算公路建设项目与正负理想方案的距离以及与正理想方案的贴近度来确定公路建设项目的实施序列.以5条公路建设项目排序为例,说明了该模型的实用性与有效性.     

基于ARMA 预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均 (ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q 定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明：利用实测车速中的前40 个时序数据建立ARMA 模型,预测出的20 个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56 和0.003 4;利用全部60 个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.     

钢筋混凝土结构耐久性评估研究

通过分析引起混凝土损伤和钢筋锈蚀的主要影响因素,确定了各因素的隶属度函数、划分了等级,并运用层次分析法建立了混凝土损伤的判断矩阵,进行了混凝土结构耐久性的模糊评判。通过具体工程实例分析表明模糊评判法具有较高的适应性,与实测结果吻合较好。     

用灰色马尔可夫模型预测水上交通事故量

灰色GM(1,1)是一种水上交通事故量预测模型．这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测．马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题．本文将两模型结合,形成一个灰色马尔可夫预测模型．按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高．文中给出两个例子,算例证明了谊模型的诸多优点．     

基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型

针对基本通行能力不能全面反映道路交通状况的缺点, 提出了城市道路随机化通行能力概念; 依据评价体系定义交通中断与持续中断, 量化了城市道路交通拥堵程度; 研究了现有通行能力估计方法, 利用乘积限与寿命分布列构造并估计了交通流分布函数; 结合交叉口各入口交通流数据特性改进传统连续交通流参数模型, 提出了基于交通流生存函数的交叉口通行能力计算模型; 将该模型估计结果与道路通行能力手册HCM2010中的模型估计结果和交叉口实测流量进行误差对比。分析结果表明: 生存函数模型计算出的中断、持续中断交叉口通行能力与HCM2010中的模型计算结果误差均值分别为0.162 1与0.116 4, 方差分别为0.029 0与0.015 2, 两者误差波动均较小; 提出的计算模型结果与实测较大流量相对误差分别为9.720%、3.822%和4.936%、4.779%, 统计意义下提出的计算模型相对误差为5.871%, 估计效果稳健; 城市道路交通中断次数、可接受中断概率、交通流、速度与道路通行能力之间存在生存函数乘积限对应关系, 研究交叉口的通行能力为7 632 pcu·h-1, 提出的计算模型估计结果更具有可靠性。可见, 提出的计算模型适用性较好, 特别在不同拥堵程度的城市道路交通区域, 通过可接受中断概率估计通行能力, 可为城市道路交通组织与管理部门提供优化目标、科学决策和易于接受的理论依据。      

基于改进度的城市路网元素连接特性

结合城市路网车道属性(数量、宽度与方向等) 扩展了复杂网络中度的定义, 分别研究了原始法和对偶法下城市路网中交叉口和道路元素的连接特性; 考虑实际路网与居民出行认知特性, 将交叉口定义为节点, 基于赋名道路法与类Stroke分析从居民认知角度界定道路元素, 重点结合机动车道数改进原始度的概念; 在新的路网元素界定下, 使用基于改进测度的平均最近邻度方法分析了交叉口与道路的连接特性, 并考虑现有方法的不足, 提出了连接系数的概念, 更好地明确其连接关系; 以厦门市主城区为例对分析方法进行验证, 分析了主城区路网连接特性。研究结果表明: 该城市交叉口元素网络和道路元素网络皆为无标度网络, 其幂指数分别为1.69、2.70;路网元素的连接皆以某一节点为临界呈现分段特性, 其中, 基于改进度的连接系数邻界点取值分别为3.40、8.33;道路元素的等级测度临界点取值为5, 基于等级测度的连接系数临界点取值为3, 从这一角度来看, 城市路网并非简单的同配或异配网络; 提出的路网元素连接特性分析方法对城市路网拓扑特性的认识及路网演化模型的构建具有重要意义。      

通勤出行公交候车时间的服务等级划分和度量

候车时间是决定通勤出行中公交系统吸引力的关键因素之一,合理的划分通勤出行公交候车时间服务等级有助于提高公交服务质量.通过乘客访谈,掌握乘客候车过程中的心理变化历程,按照乘客心理变化特征将其分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等四个服务等级,构建隶属度函数,并基于隶属度最大原则划分每一等级的候车时间区间;通过SP 调查,应用非集计理论建立不同候车服务等级下候车时间价值模型,基于乘客的支付意愿,利用候车时间价值度量乘客感知候车时间,研究在不同服务等级下乘客感知候车时间的差异及随收入和候车服务等级的变化规律.结果表明,Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级服务水平乘客感知候车时间比Ⅰ级服务水平分别增加50%、近300%和540%;且在Ⅰ级和Ⅳ级服务水平下不同收入群体感知候车时间差异不明显;但Ⅱ级和Ⅲ级正好相反.从而为制定面向乘客的候车时间服务质量标准和优化运营调度方案、提高公交系统的吸引力提供科学依据.     

基于PPHoQ和随机变量的产品规划方案选择

为了以一种有效的方式反映客观环境的复杂性和备选方案工程特性值的分布特征，首先，结合产品规划质量屋（product planning house of quality，PPHoQ）的相关理论，客户代表使用区间型语言短语表征顾客需求的重要性，进而集结顾客需求与工程特性的关联度以及工程特性的自相关度，得到各项工程特性的重要度；其次，通过对备选方案工程特性目标值分布与最优值的差距分析，计算各个备选方案工程特性差距的总体分布期望值；进一步地，引入随机占优度的思想，构建备选方案两两比较的占优度矩阵；最后，依据工程特性的重要度、占优度矩阵和赋值优先关系矩阵，确定各个备选方案的综合评估指数. 将本文方法应用于某颚式破碎机的设计，项目团队确定了该产品的5项顾客需求和5项工程特性，通过基于产品规划质量屋和随机变量的优选方法对拟定的备选方案进行了选择，最终结果验证了所提方法的可行性.      

基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测

分析并筛选出影响管制员应激行为的7个显著相关指标,并将管制员应激程度进行有序多分类后,建立了基于累积Logistic的管制员应激程度预测模型,并对模型预测效果进行平行性检验。利用某空管局实际采集数据中的另外74名管制员的定量测量数据进行分析,验证预测模型的可行性。结果表明:该模型的拟合优度判定系数(Pearsonχ~2统计量和Deviance统计量)的显著水平分别为0.076,0.690,远大于0.05;对实测数据的预测准确率达到75.67%,该模型对管制员应激程度的预测较为精确。     

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浮动车信息采集得到越来越广泛的应用. 由于交通流数据采集的连续性,形成了海量的数据信息,所以建立一个历史数据库,可以为交通状态预测提供参考数据,同时有利于减少冗余信息. 本文基于交通信息的相关性和相似性特性,提出了根据浮动车采集的历史数据建立历史标准数据库的方法,包括数据存储的时间粒度划分方法和两种用于计算基本数据序列的算法,即直接求和判断法和综合评价判断法. 最后利用北京快速路实测浮动车数据进行了实例计算和分析. 计算结果表明,本文提出的算法是有效的. 由于直接求和判断法具有简单、快速的优势,在实际应用中,建议采用直接求和判断法.     

基于差异系数的城乡客运一体化评价模型修正

将差异性原则引入城乡客运一体化服务水平评价,通过TOPSIS模型,归一化处理城镇化率、乡镇常住人口等7个指标,计算得到各指标与理想解之间的距离值和贴近度,以此确定不同城市之间的差异系数,从而修正城乡客运一体化发展水平评价模型,并将实例数据代入模型,验证模型的可靠性.通过对5个县级市进行实例分析,结果表明:该模型能够较客观地预测城乡客运一体化水平,且比较充分的考虑了由城市经济、人口、规模等对评价结果带来的影响,可适用于县级城市之间的城乡客运一体化发展水平对比.