城市交通控制中的数据采集研究综述

过去几十年来，城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展. 作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础，交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性. 数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战. 本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法，分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变，指出它们给交通参数估计带来的变革. 结合20 世纪末出现的移动式检测技术，分析评述了对应的两种交通参数估计方法，即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响. 针对近年来出现的固定式有标识检测数据，分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务. 最后，分析指出我国未来交通控制研究的三个方向：一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级，二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域，三是交通参数研究理论与实践存在差异，如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化，交通流到达规律的变化，道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实际应用因素，使方法与模型能有效地指导我国复杂的交通控制实践是重要方向.     

logistic模型在裂纹检测概率曲线拟和中的应用

提出了一种适合于描述无损检测概率曲线的经过修正的logistic回归模型,并运用最小二乘原理,利用非线性回归分析,结合高斯-牛顿迭代法,给出了求解该模型中未知参数的具体思路与方法.同时结合具体算例,对该模型的拟和优良性进行评估分析.计算结果表明,该模型的预测值与实验值吻合良好,有较高的预测精度.     

测量误差二次多项式回归模型的参数估计

本文在Fuller.W.A等人做出的测量误差一元线性回归模型及一元p维向量线性回归模型的参数估计基础上,讨论了测量误差二次多项式回归模型的参数估计。利用测量误差多项式回归模型样本（Yt,Xt）,t=1,2,…,n,通过统计方法求出样本所包含的统计信息,得出了测量误差二次多项式回归模型的参数估计。     

驾驶行为非参数微观仿真模型

运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的驾驶行为个体有用信息,通过数据修正和精简形成样本数据库,采用K最近邻概率密度函数法对样本数据库进行数据过滤和冗余信息清洗,利用预处理后的数据和非参数回归法构建了驾驶行为非参数仿真模型。模拟得到的后车多元信息与其实际值有很好的拟合性,且实际值以模拟平均值为轴小幅度摆动。仿真结果表明,合适的光滑参数能提高模型精度,使模型避免大样本标定数据的限制,很好地反映和预测跟驰过程中的驾驶员行为。     

铁道车辆LZ50车轴钢的概率机械性能

完成了铁道车辆LZ50车轴钢的概率机械性能试验研究，拓宽了确定有限疲劳可靠性数据良好假设分布的统一方法，比较了6种常用分布(即三参数Weibull、两参数Weibull、正态、对数正态、极大值和极小值分布)对试验数据的描述效果，综合分析了他们的拟合优度、失效机理的一致性和尾部预测的安全性。从预测的安全性角度，选择了极小值分布为最佳统计模型，提出了给定可靠度和置信度下基于极小值分布的机械性能参数估计方法，并有效地估计了材料的概率机械性能参数。     

基于k-NN和SCATS交通数据的路段行程时间估计方法

为了改善利用SCATS交通数据估计路段行程时间的效果,通过分析SCATS实际交通数据获取时间间隔不一致的特征,构建了SCATS交通数据虚拟时间序列,将利用因子分析法提取的累计贡献率在85%以上的主因子作为交通模式特征向量的构成要素,用欧氏距离作为当前交通模式特征向量和历史交通模式特征向量相似性的测度指标,以路段行程时间估计误差最小为目标选取当前交通模式的近邻数,对交通模式之间距离的倒数进行归一化处理,确定了相似交通模式的行程时间权重,设计了基于SCATS交通数据的路段行程时间估计方法.实例结果表明:与多元线性回归方法相比,本文方法估计的路段行程时间平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别平均减少了9.68 s、8.07%和4.5 s.      

7种因素对电动自行车忍耐时间的实证研究

忍耐时间是分析电动自行车骑行者不安全过街行为的重要参数,是信号交叉口交通管控的重要约束条件.以红灯期间到达信号交叉口处违章过街的电动自行车为研究对象,应用多元线性回归分析和生存分析法中的Cox回归方法,统计分析骑行者在信号交叉口处的过街忍耐时间.该方法运用中国电信的"全球眼"网络视频监控技术,获取不同影响因素下宁波市电动自行车的实时视频数据,共采集了57 213个电动自行车过街忍耐时间样本.统计发现:电动自行车忍耐时间与5种影响因素存在强相关关系;7种影响因素对电动自行车忍耐时间的影响程度差异性较大,其中天气、人行横道长度和有无交警执法等3种因素的影响程度最大,出行时间和时段的影响最小;电动自行车过街忍耐时间的均值为48.600 s,标准偏差为300.341.     

小样本条件下可变作用代表值的贝叶斯推断方法

为克服工程实际中测试数据不充足的条件下,采用经典统计学方法推断可变作用的代表值时,由统计不确定性导致推断结果偏于冒进的缺点,基于极小值I型分布分位值的线性回归推断方法,提出了小样本条件下可变作用代表值的线性回归推断方法,并以此作为检验其他推断方法精度的基准方法;根据贝叶斯理论,利用分布参数的Jeffreys无信息先验分布,提出可变作用标准值和频遇值的贝叶斯推断方法. 应用研究结果表明:贝叶斯推断方法较线性回归推断方法简便且应用范围广,在标准差已知的情况,可给出更优的推断结果;无参数信息时,对于标准值和频遇值的保证率不低于0.90的情况,贝叶斯推断方法均具有较好的精度;相对于其他可信水平,可信水平0.75时推断结果更接近真值,因此,建议取可信水平为0.75.      

光纤分布式布里渊传感散射谱数据分析模型

分析了当注入普通单模光纤的调制光脉冲宽度接近或小于10 ns时,由调制脉冲光和调制器泄漏连续光共同作用所产生的光纤分布式布里渊散射谱特性.在此基础上,建立了由洛伦兹(Lorentzian)型谱和高斯(Gaussian)型谱线性权重优化组合而成的光纤分布式布里渊传感散射谱数据拟合与参数估计Pseudo-Voigt(P-V)分析模型.利用该P-V模型和Levenberg-Marquardt(L-M)非线性最小二乘算法,对光纤布里渊散射谱采样数据进行了曲线拟合和最优化参数估计.结果表明,与Lorentzian型谱或Gaussian型谱相比,用P-V模型处理传感散射潜数据,数据拟合程度更好,参数估计精度更高.     

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为了克服经典速度－密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到交通仿真模型参数的标定过程中.提出在预处理检测器数据后,采用一种基于凝聚层次聚类的局部加权回归算法标定车辆速度.该算法先对训练样本进行聚类,然后用凝聚层次聚类法对每一个约束类生成一棵聚类树;其次用k 最近邻方法将与待估计速度相关的新样本划入适当的类中,最后采用局部加权回归标定车辆速度.利用现场数据对算法进行了大量测试,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.结果表明,提出的算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

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由于城市道路交通行为的复杂性以及高质量交通数据的缺乏,实时估计城市主干道的旅行时间具有一定的难度.基于实时的快速公交（BRT）以及信号配时数据,作了一系列研究,用以估计主干道旅行时间以及交通服务水平（LOS）.本文通过将公交车的排队延误时间、平均信号灯等待时间和自由流旅行时间综合在一起来实现旅行时间的估计.并以Valley Transportation Authority（VTA） BRT和智能驾驶系统作为数据源进行实验.实验结果表明,本文提出的估计主干道性能的方法非常有效.其中根均方误差（RMSE）和根均方百分比误差（RMSPE）分别为49s和9%,LOS估计的精度高达73%.     

基于AVC最小的交通行为特征研究方法

为克服现有意愿调查（stated preference,SP）实验设计方法标定结果精度低的缺点,以Logit模型的渐进协方差矩阵行列式最小为目标,对选择枝属性水平组合进行迭代计算,得到相应的选择枝属性水平组合方案,设计了一种新的出行意愿调查实验设计方法.以某城市中心城区到卫星城新增地铁交通方式为例,通过分析拟合优度、参数估计标准差,对比了新方法与正交设计法的模型标定结果精度.算例结果表明,与正交设计法相比,采用本文方法得到的参数估计标准差最小,拟合优度达到0.15,提高了0.05,提高了Logit模型参数标定精度,且具有选择枝属性组合数量弹性选择的优点.      

基于主动发送/串口监听模式的实时数据采集

针对数据采集中的实时性问题，提出了一种新的数据采集方案．该方案建立智能设备主动向串口发送数据，应用计算机多线程技术建立串口监听线程．去掉了传统数据采集方案串口通信中握手和断开连接的过程，同时也保证了数据传输的可靠性．实验结果表明，每次传输20字节时，传输时间可以缩短到原来的约20％。该方案方案已经得到了实际应用．     

基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定

为了解决由于磁浮列车悬浮系统模型存在复杂非线性所带来的控制器参数整定难题,考虑仅依靠悬浮系统单次悬浮调试的输入输出数据来实现控制器参数整定,研究了基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统快速参数整定方法. 首先,通过磁浮列车悬浮系统的建模分析了悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性;其次,针对虚拟参考反馈参数整定方法存在的参考模型确定问题,利用估计闭环响应方法来实现数据驱动的控制器参数整定;并且考虑到数据中存在的干扰噪声会影响控制器参数整定,提出了基于信号投影的磁悬浮系统数据噪声抑制方法;最后,以单铁磁悬浮系统为研究对象,通过单铁悬浮实验验证了本文提出的基于数据驱动的磁浮列车悬浮系统参数整定方法的有效性. 研究结果表明:悬浮系统的开环不稳定性和复杂非线性会给参数的快速整定带来较大困难;基于信号投影的噪声抑制方法能够将带噪声数据的方差降低54.1%;基于数据驱动的参数整定方法能够快速地整定好悬浮系统控制器参数,经参数整定后的系统相较于初始条件下只粗调好的PID反馈控制系统的阶跃响应超调量下降72.0%,平方误差积分 （ISE）下降79.8%,绝对误差积分 （IAE）下降54.5%.      

面向车联网的高速路OD矩阵估计模型

针对高速路OD矩阵的采集与估计,提出采用RFID技术的车联网进行部署,建立有缺失数据的OD矩阵采集方法.用拉格朗日乘数法求解OD矩阵元素概率的极大似然估计,给出基于EM算法的OD矩阵估计算法.通过912节点规模的仿真实验结果表明,提出的算法相比模拟采集准确性更高,真实数据的均方根误差降低了77.7%,验证了算法流程和模型的有效性.      

Semi-blind Channel Estimator for OFDM-STC

Channel state information of OFDM-STC system is required for maximum likelihood decoding.A subspace-based semi-blind method was proposed for estimating the channels of OFDM-STC systems.The channels are first estimated blindly up to an ambiguity parameter utilizing the nature structure of STC,irrespective of the underlying signal constellations.Furthermore,a method was proposed to resolve the ambiguity by using a few pilot symbols.The simulation results show the proposed semi-blind estimator can achieve higher spectral efficiency and provide improved estimation performance compared to the non-blind estimator.     

基于方位时差的多站协同目标跟踪

为提高多站无源协同跟踪的精度.提出了一种基于方位时差的目标跟踪方法.从一种拟线性的方位增量卡尔曼预处理方法人手,降低方位观测的误差,利用距离和时差跟踪建立观测方程.使用扩展卡尔曼滤波的方法对目标的运动状态进行估计,并采用分布式估计集中处理的方式融合多站并行估计数据.通过计算机仿真分析了该方位时差方法的跟踪性能.仿真结果表明.该方法对于目标状态的估计与真值偏差较小,能够满足跟踪精度要求.     

基于奇异值分解的灰色模型参数估计

提出了一种新的基于奇异值分解的GM(1,1),GM(1,N)等灰色模型参数估计方法,该方法在进行奇异值分解时,借助2个辅助矩阵将奇异值分解矩阵分解为多个矩阵之积.研究了该估计方法下对原始序列进行数乘变换后参数的变化特征.研究表明该方法充分利用了奇异值分解的优点,回避了由于最小二乘法给灰色模型带来病态性的缺点,提高了模型的稳定性,同时还减少了计算量.     

动态参数线性回归模型

讨论了回归系数本身也随时间的线性回归模型，称为动态参数线性回归模型。目标是探讨动态回归系数随时间变化的规律，并从数理统计学角度研究如何对其作出合理的推断。在动态回归系数可为某时间函数的线性组合时，导同了回归系数变化规律的估计表达式，并证明了该估计的两条优良统计性质。