城市轨道交通行人通道交通状态识别研究

提出了一种基于支持向量机,利用行人交通流参数,实现城市轨道交通人行通道处交通状态识别的方法。采用FCM算法实现了4种行人交通状态的聚类分析与定义;建立SVM多类分类器模型。并分别采用线性可分和非线性两种SVM分类器以及多项式、高斯径向基、sigmoid等3种核函数,应用于行人通道交通状态识别中,进而通过实际采集数据集合,对其有效性进行对比分析。研究表明:设计的算法具有良好的识别性能,RBF核函数SVM模型的总体识别效果相比最好,正确率均在85%以上,说明行人交通参数在该核函数转化的高维空间具备良好的线性可分;线性可分对畅通状态识别效果相对最好,正确率为98%;多项式核函数对稳定状态识别效果相对最好,正确率为93%;sigmoid核函数的总体识别效果相比最稳定,正确率均在85%~92%。     

遗传算法优化支持向量机的城市交通状态识别

城市交通状态识别是智能交通控制、诱导和协同系统的基础。为提高支持向量机(support vector machine,SVM)在城市交通状态识别研究方面的泛化能力,将遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机相结合,利用遗传算法全局搜索优势对支持向量机的关键参数——惩罚系数C和核函数参数σ进行优化,建立基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的城市交通状态识别模型,并在MATLAB平台下进行实例验证。研究结果表明:相较于SVM模型,GA-SVM模型克服了依靠经验确定参数方法的缺点,识别精度提高3.75%,即模型可更好地识别城市交通状态。     

基于SVM的核动力管道腐蚀状态评估方法研究

支持向量机(SVM)是根据统计学理论提出的一种新的通用机器学习方法,在解决小样本分类评估等工程实际问题中具有独特的优势.文中根据腐蚀状态与腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,通过采用不同的核函数建立支持向量机分类评估模型对核动力某管道的腐蚀状态进行了评估.计算结果表明,采用RBF核函数的计算速度较快,结果较准确,运用支持向量机方法对核动力管道进行腐蚀评估在样本有限的情况下具有明显优势.     

不良交通流状态实时监测支持向量机模型算法研究

交通流安全实时预警是交通主动安全防控的重要前提.采用实际事故发生前的交通流状态作为不良交通流状态判别标准,通过对车道级交通流数据进行参数提取,结合主成分分析法进行参数降维后得到9个主要参数.建立以径向基为核函数的交通流安全实时预警支持向量机模型,采用网格遍历法确定最优的支持向量机模型的惩罚参数C和核函数参数γ,最终构建的支持向量机模型能够成功地识别79.55%事故对应的不良交通流状态,能够有效地对高速公路上的不良交通流状态进行实时监测预警.     

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基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于 SVM 的出行方式特征分析和识别研究

基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支 持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进 而从出行轨迹和特征参数两个方面对出行方式特征进行了分析,探讨了不同出行方式两 两可分的关键变量,提取用于识别不同出行方式的特征向量,最后建立了径向基核函数 支持向量机（SVM）分类器.利用从大连市出行轨迹数据获取的出行方式样本,训练了该 支持向量机,并且以决策树、BP 神经网络为对照.结果表明,SVM 识别精确度为 89.6%,BP 神经网络为 85.5%,决策树为 77.3%,SVM 具有更好的识别性能.     

警戒区水上交通冲突数据自动采集系统

基于ECDIS、AIS以及支持向量机,引入交通冲突研究方法,提出船舶定线制警戒区水上交通冲突数据自动采集解决方案.方案利用支持向量机学习训练冲突样本数据,得到判别冲突严重程度SVM分类模型,并将SVM软件包和SVM分类模型嵌入到ECDIS,结合实时AIS数据建立水上交通冲突数据自动采集系统,应用该系统对长江口船舶定线制...     

基于GPS轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法

基于GPS轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足，该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究.针对公交车和小汽车识别精度较低的问题，本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法，加入基于短时傅里叶变换 (STFT)的频域属性，利用遗传算法(GA)对SVM的惩罚系数和核参数进行联合优化，评估不同交通状态下交通方式和方式转换点的识别效果.结果表明：频域属性的加入能够有效提升交通方式识别精度，在道路畅通状态和一般拥堵状态下，交通方式和方式转换点的识别效果均较为理想；在严重拥堵状态下，机动化方式易与非机动化方式相混淆，方式转换点最大识别误差在13 min以内，相比于基于主观回忆的人工问卷调查方式仍具有参考性.     

基于SVM的交通事件检测技术

为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同...     

基于多重分形与SVM的高速列车运行状态识别方法

为了评估高速列车服役性态问题,提出基于多重分形与支持向量机(SVM)的高速列车状态识别新方法.该方法计算了高速列车振动信号的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱宽度、分形维数差和谱偏斜度作为高速列车状态的特征,使用支持向量机来对高速列车状态进行识别.获取了某型列车的正常状态、抗蛇行减震器失效、空簧失效3种典型的多重分形特征,训练了不同速度下的SVM和单一速度为160 km/h的SVM,并进行了工况识别实验.所提方法对高速列车的状态识别率大于88.8%,表明了该方法的有效性.      

两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。采用符合交通流特性的混沌理论对短期交通流进行预测。在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期交通流加权一阶局域预测模型和基于最大Lyapunov指数的预测模型,并对一组实际的交通流数据进行预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流,但最大Lyapunov指数预测模型的预测精度相对较高。     

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行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义,通过对行人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规划、管理与控制提供科学的数据。首先回顾行人交通视频检测技术的发展历程,综述研究的方法、技术和主要成果;其次,从行人交通系统的一般处理框架—行人检测、识别、跟踪和交通参数的提取,分层次回顾低级、中级和高级各处理阶段的发展水平;重点阐述各处理阶段的现有技术和方法,并将每阶段相应地划分为不同方法子类加以讨论;最后,分析行人检测研究的技术难点及未来的发展趋势。     

智能交通技术在美军交通运输中的应用

介绍了美军智能交通技术如自动识别监测技术、辅助驾驶技术、运输定位技术等在运输物资识别、运输车辆跟踪定位等方面的应用,以及美军的全球运输信息网、全球运输可视网等运输智能化系统建设现状,最后介绍了智能交通运输技术在美军机动运输中的应用实例。     

基于混沌理论对北京二环路进行短时交通流量预测的研究

随着机动车保有量的增加,交通拥堵变成迫切需要解决的问题. 道路交通流预测可以使交通管理部门提前制订相关政策,面对即将出现的交通问题提前采取管控措施,从而可以在一定程度上缓解交通压力. 道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础. 本文在对交通系统具有耗散系统特性分析的基础上,认为交通状态中存在混沌. 本文运用混沌与分形理论恢复交通流量序列的动力学系统,并用多元局域预测法对时间序列进行预测,并实地采集数据运用模型进行分析校验. 通过分析不同时间间隔的时间序列的评价指标,比较得出此法在2至5分钟内有较高的预测精度.     

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随着机动车保有量的增加,交通拥堵变成迫切需要解决的问题. 道路交通流预测可以使交通管理部门提前制订相关政策,面对即将出现的交通问题提前采取管控措施,从而可以在一定程度上缓解交通压力. 道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础. 本文在对交通系统具有耗散系统特性分析的基础上,认为交通状态中存在混沌. 本文运用混沌与分形理论恢复交通流量序列的动力学系统,并用多元局域预测法对时间序列进行预测,并实地采集数据运用模型进行分析校验. 通过分析不同时间间隔的时间序列的评价指标,比较得出此法在2至5分钟内有较高的预测精度.     

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在现代智能交通系统中,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.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.     

动态交通分配问题研究回顾与展望

动态交通分配(Dynamic Traffic Assignment，DTA)理论是智能交通系统中最重要的关键技 术基础之一，也是当前交通科学中最活跃的研究领域之一，其模型可以广泛应用于离线的交通规 划及政策评估和在线的智能交通系统应用。本文首先回顾了DTA理论50年来的发展历程，总结 了不同发展阶段形成的重要理论和方法。其次介绍了DTA问题的两个基本构成：出行选择准则 和交通流传播模型，指出这两个基本组成部分通过走行时间函数(或阻抗函数)来关联，并总结了 DTA 问题中主要的出行选择准则、主要的交通流传播模型、重点关注的交通行为、走行时间函 数。依据出行者的出行选择内容、交通状况掌握、出行需求弹性、出行决策时间跨度以及用户类 型等对动态交通分配问题进行分类，并详细比较分析不同类型动态交通分配问题之间的差异。 进一步，介绍了DTA问题主要的解析模型，依据时间是否连续和使用的决策变量分别对DTA模 型进行分类，并总结了不同类型DTA模型的主要优缺点。介绍了不同出行选择准则下DTA问题 的主要求解方法，并评述求解方法的收敛性、效率等。此外，还概述了DTA模型在交通规划、交通 政策评估、交通控制与管理等方面的应用。最后，对DTA理论的进一步发展进行展望，指出DTA 理论和方法可以在5方面取得突破：动态网络加载模型的高效计算方法和性态良好的动态阻抗函 数，大规模交通网络上DTA问题的有效求解算法，超级网络上基于活动链的DTA模型，DTA模型 在交通管理与控制中的应用，未来智能网联环境下DTA模型及其应用。     

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智能交通管理系统是提高和改善城市道路交通系统运行效率的一项有效措施.本文以北京城市智能交通管理系统应用为背景,选取城市交通系统、社会经济系统以及能源环境系统为投入系统,相关道路交通管理效率及城市交通外放性指标组成产出系统,建立了相应的超效率DEA评价模型,研究分析城市智能交通管理系统水平与城市发展的协调程度.应用北京市2000-2010年的实际数据进行了实证分析,根据模型计算结果,结合北京市的发展实践,对比分析了城市交通与经济及能源环境子系统的相对有效性变化趋势,以期为北京城市ITMS未来的发展建设提供一定的参考借鉴.     

城市道路动态信息采集系统结构设计

道路交通动态信息采集系统既是ITS的重要组成部分,又是ITS其它应用系统建设的基础.从系统构成、系统输入输出、系统功能单元、系统信息流程等方面对道路交通动态信息采集系统框架进行了总体设计;针对多种动态交通信息采集系统共存的现象,进行了应用框架设计;并以广州市为例设计了道路交通动态信息采集系统.     

基于协整理论的短时交通流组合预测研究

交通流短时预测是智能交通系统中的一个重点问题,预测效果的好坏直接关系到控制和诱导的结果,是实现先进交通管理信息系统的关键技术之一. 本文简要介绍了协整和误差修正模型的概念,利用序列的协整性来进行交通流组合预测模型的有效性验证,并利用误差修正模型提高组合预测模型的稳定性. 我们利用北京市二环路上采集到的交通流数据进行了模型的验证. 研究结果表明,基于协整理论的交通流组合预测模型可以取得很好的预测效果.