智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)相關(guān)問題研究.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ITS(IntelligentTransportationSystem)數(shù)據(jù)正在以一個每天兆字節(jié)到十億字節(jié)的增長速率集聚在中心。這就給交通研究者和實踐者在分析交通問題時提供了一個非常有利的視角。但同時不可忽視一個問題是采集到的ITS數(shù)據(jù)中存在著大量的問題。這些問題包括：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ITS中存在的這些現(xiàn)實問題

2、，本文對ITS數(shù)據(jù)進行了研究，數(shù)據(jù)來源于北京二環(huán)和三環(huán)上的微波檢測數(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方面： (1)對國內(nèi)外的一些ITS數(shù)據(jù)研究進行了綜合分析，明確了研究的目的和意義，確定了“從實際的ITS數(shù)據(jù)問題出發(fā)，運用科學的理論進行分析并結(jié)合實際數(shù)據(jù)驗證”的技術(shù)路線。 (2)分析了原始的ITS數(shù)據(jù)問題，提出了ITS問題數(shù)據(jù)的判別規(guī)則，確定了進行初步的ITS數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的基本思路和步驟。并對控

3、制前后的流量，速度和占有率數(shù)據(jù)對了對比分析。 (3)對利用小波變換的原理進行識別ITS數(shù)據(jù)的模式進行了研究，通過研究發(fā)現(xiàn)，小波分析有著比傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法不可比擬的優(yōu)勢，利用MATLAB小波分析工具箱對流量，速度和占有率數(shù)據(jù)進行了多重的小波分析與重構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)果證明：8層細節(jié)的Db5小波基滿足對ITS數(shù)據(jù)評價的需求。 (4)本文針對ITS數(shù)據(jù)丟失的問題，對于不完整的ITS數(shù)據(jù)進行了研究分析，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ITS數(shù)據(jù)處理方法，與其他的數(shù)據(jù)補充方法相比，比如歷史平均值法，線性插值算法等，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自身可以學習變量內(nèi)因果關(guān)系優(yōu)點，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)知識引入對ITS數(shù)據(jù)的處理，主要是想對數(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)進行了比較。結(jié)果表明，與流量和速度相比，占有率值是預(yù)