交通流信息挖掘的非参数概率变点模型研究

交通流状态辨识是智能运输系统(ITS),尤其是其先进的交通管理系统(ATMS)和先进的出行者信息系统(ATIS)研究的一个重要内容.以往算法主要集中在交通流预辨识(即交通流预测)和交通流实时辨识(即事件检测或交通流突变检测)的研究上,而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认.依据交通流理论,结合非参数变点统计方法,以在淄博市人民路上采获的拥挤车流数据的研究为例,建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型,对变点存在与否进行假设检验,并对变点(时间)位置的搜索算法作了研究.结合实地数据对本方法进行了标定和检验,验证了本方法的有效性和可行性.     

基于蒙特卡罗模拟的交通状态辨识

提出了一种基于蒙特卡罗模拟的利用交通流参数实现交通状态辨识的方法.采 用 FANNY 算法实现了四种交通状态的聚类分析;利用蒙特卡罗模拟方法建立了 SVC 交 通状态辨识模型;分别构建了固定窗口模型和滑动窗口模型对交通状态进行辨识并综合 评价.分析结果表明：该方法能够对实时交通流参数进行准确辨识,尤其是构建的滑动窗 口模型,对交通状态辨识平均精度、召回率和 F 度量分别为 97.98%、94.64%和 96.21%.本方 法可为分析高速公路交通状态演化规律和发展趋势,建立预测预警、应急处置和信息发 布等应急运行机制提供科学方法和数据支撑.     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

智能运输系统中交通流状态辨识算法研究

交通流状态辨识是交通控制与诱导系统中的关键问题之一,也是智能交通系统的重要功能之一.对道路交通流状态进行分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地辨识未来和实时交通流状况,是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提.文章介绍了在交通流状态辨识中所采用的一些新技术,为交通流状态辨识提供了新的研究方法.     

短时交通流预测中的特征选择算法研究

短时交通流预测是智能交通系统的重要基础,其精度直接影响到交通控制和诱导的效果.对于交通流预测中的非参数回归方法,其中一个重要的问题是状态向量的选取.本文提出基于 ReliefF和 Delta Test的特征选择算法来对特征向量进行选择.首先使用 ReliefF算法根据特征和类别的相关性对状态向量进行快速初步筛选,加快算法的执行效率.接下来以 Delta Test为性能指标,使用遗传算法对状态分量的权重进行进一步优选.最后通过基于实际数据的算例,对本文方法优选的状态向量与时间序列状态向量,简单时空关联向量进行了对比.结果表明,本文的方法在一般交通状态条件下和突变交通状态下都具有较好的性能.     

高速公路动态交通流模型及其参数的分段辨识

从高速公路交通流的宏观特性和动态特性出发，对高速公路进行了两级分段，以车流密度和车流速度作为状态变量，给出了高速公路非线性的宏观动态交通流模型，进而采用直接搜索法对模型中的参数进行了分段辨识，并给出了辨识实例．     

交通流短时预测理论研究进展

交通流短时预测是智能运输系统。尤其是其先进的交通管理系统和出行者信息系统研究的一个重要内容。利用预测算法来分析交通数据，并预测未来数分钟内的交通流状态，便于及时采取适当的交通控制措施和诱导措施。     

区域路网交通信息提取方法

为提取区域路网交通信息,基于物元分析理论提出了道路交通状态的判别方法．将交通状态的判别结果作为决策属性,综合考虑道路等级、时间及交通参数,构造区域路网的交通流特征信息表．用粗糙集方法提取交通流特征．用区域路网交通流特征提取示例验证了提出的方法的有效性．该方法可实际应用于在线交通状态判别和历史数据库的交通信息提取．     

高速公路交通噪声与交通流状态的关系研究

本文运用交通流理论、概率统计理论和噪声传播理论对高速公路交通噪声与交通流运行状态之间的关系进行研究,分析了高速公路交通噪声的传播规律,提出了通过交通噪声测量检测高速公路交通流状态的试验方法和参数设置原则,并通过试验具体分析了交通噪声与交通流之间的相关关系。     

基于粗糙集-模糊识别技术的交通流状态识别算法研究

构建了基于粗糙集约简的交通流状态模糊识别算法,利用粗糙集属性约简技术在多个交通流参数中获得反映交通流变化的表征变量及其重要度值,在此基础上采用模糊识别方法构建交通流状态识别算法,算法针对三种交通流状态的识别,包括正常状态、常发性拥堵状态、偶发性拥堵状态.利用实际城市快速路的数据,以识别率和误报率为衡量指标,将文中的算法与其他算法进行了对比研究,结果表明在同样的误报率水平下可以得到更高的识别率.     

基于时空自相关的道路交通状态聚类方法

城市道路交通状态的识别对交通管理部门进行交通管理控制、出行诱导,以及 道路设施改造具有重要意义.本文运用时空Moran 散点图探索城市道路交通的时空关联 性,并据此构建一种基于时空自相关预分类的道路交通状态层次聚类方法.运用本文所提 出的聚类算法,以北京市二环快速路外环方向的路段为例,进行聚类研究,并分析了各类 型路段的交通状态时空特性.案例研究表明,所提出聚类算法能对道路交通状态进行有效 判断,充分反映交通需求与路网结构之间的内在匹配关系.特别是畅通异质和拥堵异质两 种交通状态的提出,为识别高峰时段路网中的瓶颈路段和能力富余路段提供了一种新的 思路和方法,进而可为完善路网、缓解拥堵及制定交通管理措施提供依据.     

基于小波变换的交通流速度-密度关系分析

车流速度和密度是交通流理论研究的重要参数,而小波变换是一种信号分析工具,它可以将信号进行去噪分析。基于通过调查获得的速度和密度数据构成交通流特征信号,引入小渡变换方法对交通流特征信号进行去噪,并运用典型特征构建速度与密度关系曲线,对其进行分析并与小波变换前原有速度与密度关系曲线进行对比。为更加清楚地观察三参数与时间变化的关系,以及三参数之间的相互关系提供了有效方法。     

基于有限元分析的交通流理论与技术研究

针对交通流模型的数值求解和大量数据处理问题,以有限元法为基础,从流体与交通流的比拟中,分析了交通流的可压缩性和粘性.将交通流参数与流体参数进行了对比.从交通流是无旋流动的机理出发,引入了交通流的势函数,建立了交通压力的数学模型.基于流体有限元的思想对交通流进行了研究.在一定速度条件下,用ANSYS-FLOTRAN仿真了车道变换时的车流变化情况.通过软件后处理模块,对结果进行了讨论,结果显示：ANSYS-FLOTRAN可以较好的模拟交通流状况.     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

冰雪条件下信号交叉口交通流特性分析

冰雪条件下信号交叉口的交通流与正常天气下相比会在定性和定量两方面产生变化,针对这一问题的专项研究是研究冰雪条件下信号交叉口周期优化和通行能力的基础和前提.文中从信号交叉口车流特征出发,系统研究单点控制信号交叉口的车流基本参数在冰雪条件下的特性变化,并着重研究信号交叉口车辆时间损失特性,建立了冰雪条件下信号交叉口车辆延误时间影响模型.进一步以信号交叉口各进口道和整体交叉口车流为对象,根据自然形态区分的各类冰雪条件分别进行研究和建立相应模型,通过模型计算与实测结果的比较分析得出结论.     

特征量对某交通流混沌实时判定系统的影响

为分析特征量对该系统判定结果的影响,以交通流微观仿真软件产生的交通流为对象进行了实验研究,讨论了在相同条件下,不同的特征量(功率谱、小波包系数、小波包能量)对此系统判定结果的影响.实验结果表明,特征量对该系统判定结果影响较大,选用基于小波包能量的特征提取判定效果更好.     

基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

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错位交叉口交通特性研究对于制定合理有效的错位交叉口交通管控策略具有重要意义.针对无灯控错位交叉口交通流间的冲突过程分别建立了相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了主路进口道交通流密度变化对不同路段交通流平均速度的影响.研究结果表明,错位交叉口主路上较小的车流密度也能导致主路进口道及两T型口中间路段发生交通堵塞,每个T型口主路进口道交通流量变化会对另一个T型口主路进口道交通流平均速度产生较大影响,此外,无灯控下的交通堵塞也会呈现周期性的排队-消散过程。上述方法及结果可为错位交叉口实施信号控制提供有意义的指导.     

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。