智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)已經(jīng)在世界范圍內(nèi)得已廣泛應(yīng)用，同時(shí)ITS(IntelligentTransportationSystem)數(shù)據(jù)正在以一個(gè)每天兆字節(jié)到十億字節(jié)的增長(zhǎng)速率集聚在中心。這就給交通研究者和實(shí)踐者在分析交通問(wèn)題時(shí)提供了一個(gè)非常有利的視角。但同時(shí)不可忽視一個(gè)問(wèn)題是采集到的ITS數(shù)據(jù)中存在著大量的問(wèn)題。這些問(wèn)題包括：數(shù)據(jù)模式不清楚，數(shù)據(jù)丟失，數(shù)據(jù)不精確，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)間相互關(guān)系的定量描述等。本論文以此立題，針對(duì)ITS中存在的這些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

2、，本文對(duì)ITS數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，數(shù)據(jù)來(lái)源于北京二環(huán)和三環(huán)上的微波檢測(cè)數(shù)據(jù)(包括：交通流量，速度和占有率)。本文主要研究了以下幾個(gè)方面： (1)對(duì)國(guó)內(nèi)外的一些ITS數(shù)據(jù)研究進(jìn)行了綜合分析，明確了研究的目的和意義，確定了“從實(shí)際的ITS數(shù)據(jù)問(wèn)題出發(fā)，運(yùn)用科學(xué)的理論進(jìn)行分析并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證”的技術(shù)路線。 (2)分析了原始的ITS數(shù)據(jù)問(wèn)題，提出了ITS問(wèn)題數(shù)據(jù)的判別規(guī)則，確定了進(jìn)行初步的ITS數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的基本思路和步驟。并對(duì)控

3、制前后的流量，速度和占有率數(shù)據(jù)對(duì)了對(duì)比分析。 (3)對(duì)利用小波變換的原理進(jìn)行識(shí)別ITS數(shù)據(jù)的模式進(jìn)行了研究，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，小波分析有著比傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法不可比擬的優(yōu)勢(shì)，利用MATLAB小波分析工具箱對(duì)流量，速度和占有率數(shù)據(jù)進(jìn)行了多重的小波分析與重構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)果證明：8層細(xì)節(jié)的Db5小波基滿足對(duì)ITS數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)的需求。 (4)本文針對(duì)ITS數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，對(duì)于不完整的ITS數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究分析，提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合馬爾可夫

4、鏈蒙特卡羅技術(shù)的不完全I(xiàn)TS數(shù)據(jù)處理方法，與其他的數(shù)據(jù)補(bǔ)充方法相比，比如歷史平均值法，線性插值算法等，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自身可以學(xué)習(xí)變量?jī)?nèi)因果關(guān)系優(yōu)點(diǎn)，該方法顯示了更好的優(yōu)越性和結(jié)果。 (5)最后，本文將信息原理的相關(guān)知識(shí)引入對(duì)ITS數(shù)據(jù)的處理，主要是想對(duì)數(shù)據(jù)間的依賴和相互關(guān)系定量地去描述，利用信息論中的熵值和互信息的定義處理流量，速度和占有率數(shù)據(jù)，并拿熵值和方差，互信息值和相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，與流量和速度相比，占有率值是預(yù)