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.     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

基于K-Means和GA-WNN的交通流量预测

如何对交通流进行准确和实时的预测是实现交通管理的关键所在。文章根据交通流数据的时间序列特性,提出基于K-Means算法与遗传算法(GA)优化的小波神经网络(WNN)预测方法:首先对交通流流量序列按照流量采用K-Means算法进行分割,分割后的结果较符合流量的分布情况;然后使用GA-WNN对分割后的每一个时间段的交通流数据分别进行建模和预测。仿真结果表明,该方法对交通流量预测的精度较好。     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

交通流短时预测的相关性研究

交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

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交通流短时预测中,多个检测点的道路交通状态间的时空联系是客观存在的,但以往研究中通常根据经验假定,很少定量研究其相关性. 本文引进了多元统计分析中的多维标度法对多断面时间序列的相关性进行定量分析,为合理进行多断面短时交通流预测研究提供基础. 首先,根据道路网多个断面各自的时间序列利用相关系数方法得到两两之间相关性的相关系数矩阵,然后,利用多维标度法将道路网中多个断面交通流的相关程度映射到一张二维拟合构图中,以拟合构图中代表各个断面的点之间的欧几里得距离来体现断面之间的相关强度,从而判别断面之间相关性强弱,确定道路网多断面短时交通流预测时相关性分组. 最后,根据相关性分析结果进行多断面交通流预测及效果比较,验证了方法的可行性和有效性.     

基于少数据云推理的短时交通流预测模型

针对短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点和准周期规律,提出基于灰色关联分析和少数据云推理的短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,提出少数据逆向云算法,建立交通流序列一维云推理机制;最后综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.实例分析表明,预测精度良好,能够有效实现短时交通流的实时预测.该模型解决了少数据条件下正向云参数确定问题,降低了数据处理工作量,开拓了云模型在短时交通流中的应用.     

基于小波与混沌集成的短时交通流预测

针对现有短时交通流预测模型的不足,提出了一种用于交通流短时预测的小波与混沌集成方法。首先对交通流序列进行小波分解,分别得到低频部分和高频部分,并在此基础上作进一步分析,结果表明交通流存在混沌特性。然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型,对低频部分和高频部分进行预测。最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始交通流序列的预测,与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度和应用前景。     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

交汇航路空中交通流的非线性特征研究

针对空中交通流仿真、预测与控制工作中普遍需要空中交通流时空动态基本特征的问题,从混沌与分形角度对交汇航路交通流量时间序列的非线性特征进行了研究.首先,提出了一种基于航路网络结构的交通流识别方法,构建了不同时间尺度下交通流量时间序列;其次,在相空间重构的基础上,利用最大Lyapunov指数定量判断了交通流中混沌特征的存在,并利用递归图分析了不同时间尺度下交通流量时间序列的混沌特征;最后,通过计算关联维数,研究了不同时间尺度下流量时间序列的分形特征.研究结果表明:不同时间尺度下交通流量时间序列均具有混沌特征;当时间尺度为5 min时,流量时间序列的混沌特征最为显著;随着时间尺度增大,流量时间序列的随机性增强,且对系统复杂性的表现能力变弱.     

考虑前后车速度和减速幅度的元胞自动机模型

三相交通流理论和基本图方法对自由流到拥挤流的相变过程提出不同的解释,双方争议至今没有解决.基于典型慢启动模型规则,本文提出一个考虑前后车速度和减速幅度的交通流元胞自动机模型来探讨自由流到拥挤流的相变.新慢启动模型的减速幅度大小与前车速度相关,两个减速幅度值分别对应缓慢减速和急减速.新慢启动模型的数值模拟结果表明：同一密度值对应的交通状态可能是自由流,也可能是拥挤流;小堵塞集团可以稳定存在于道路系统并有同步的趋势;当道路系统中存在大量不考虑舒适驾驶并倾向于急减速的车辆,在此条件下,三相交通流理论提出的紧致压缩效应不具有合理性,自由流状态可以直接相变为堵塞状态.     

基于粒子群的城市交通信号两级模糊控制

针对城市交通流的特点,设计一种单交叉口多相位两级模糊控制器,有效地减少控制规则数,实现相序、绿信比、周期随交通状况而自适应变化,并采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆平均延误。     

基于生成式对抗网络的路网交通流数据补全方法

交通信息的完整性直接影响着城市交通管理的效率.针对城市道路交通中因路段检测器覆盖不全或设备损坏等造成的流量检测数据缺失问题,本文提出基于生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)算法的交通流量数据补全方法.首先,以路段实际流量为基础,进行图像化处理生成路网二维信息图;其次,计算考虑时空信息补偿的路网关联矩阵,利用GAN算法分析并实现路网二维信息图缺失部分的补全,进而得到路段交通流量的完整数据;最后,利用实际数据,对比分析了本文方法与相空间重构的卡尔曼滤波方法对缺失数据的补全情况.实例分析结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

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在NS模型基础上,考虑到公交车进出站的优先权、逐步变速等因素,建立了多站台港湾式公交站混合交通流双车道元胞自动机模型.通过模型模拟,对比分析了单站台和多站台港湾式公交站两种停靠方式的交通流特性,研究了多站台港湾式公交站的站台长度、站台间距以及公交车比例对交通流的影响.结果表明,在公交车密度较大的路段上,设置多站台港湾式公交站并选择适当站台长度、站台间距可以提高车站的处理能力,更有效的缓解由公交站引起的道路拥堵,从而提高道路的通行能力.该模型作为城市现有道路改造时确定公交车站停靠方式及站台长度的参考.     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

城市道路交通流实时数据质量控制技术

随着城市交通系统越趋复杂．交通数据量越趋庞大．传统的历史数据修正方法和交通流理论修正方法在数据质量控制上渐显不足,以致隐含在交通流数据中的真实规律得不到体现？文章总结归纳国内外相关领域的研究成果,结合广州市在建和已建智能交通系统中数据质量控制技术现状,提出一种基于数据类型、缺遗原由等特征的城市道路交通流实时数据质量控制技术,并且通过实际工程应用案例验证了该项技术能有效解决交通数据处理的;住确性、可靠性和实时性问题。     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流，缓解高速公路交通拥堵现象，本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型。首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵，并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度；然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征，随后输出预测结果；最后，将某高速公路交通流数据用于工作日和节假日两组实验。结果表明：集成深度学习模型比单一模型预测高速公路交通流的效果要好，工作日的高速公路交通流预测精度远高于节假日，本文模型将平均绝对误差由 6.40辆·(20 min)-1 降到5.450辆·(20 min)-1，说明考虑多种因素可以提升高速公路交通流预测精度。     

交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

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SARIMA 模型的北京地铁进站客流量预测

通过对北京地铁2013 年5 月~7 月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京 地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列（SARIMA）模型对北京地铁 进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预 测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型 适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特 点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议.