基于多維數(shù)據(jù)的行程時間預(yù)測與可靠性研究.pdf

1、隨著交通事業(yè)的發(fā)展和路網(wǎng)的延伸，高速公路發(fā)展水平與公眾交通需求呈現(xiàn)雙增長趨勢，交通信息服務(wù)日趨個性化、差別化、精細化。如何對不同車型用戶，不同氣象場景，不同時段等因素影響下的多維交通信息進行挖掘與信息發(fā)布，成為新的研究課題?，F(xiàn)代快節(jié)奏的生活中，時間價值日益受到重視，出行者越來越關(guān)注行程時間的延誤和可靠性。及時發(fā)布行程時間預(yù)測值及其可靠度，能為駕駛者的路徑選擇提供支持?；诖?，本文利用收費數(shù)據(jù)與氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，以遼寧省高速公路為試驗路段，開

2、展行程時間預(yù)測及其可靠性研究，為公眾出行及相關(guān)部門管理運營提供決策依據(jù)。主要完成的工作及取得的成果包括:
　　(1)研究分析車型、時間、氣象因素對行程時間的影響，設(shè)計了以行程時間為主題的多維數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型，搭建數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)框架。針對非同源數(shù)據(jù)的集成問題，提出了一種時空匹配法，實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)與氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)的集成。提出數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法，清除了異常數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，完善了收費數(shù)據(jù)倉庫。
　　(2)研究行程時間稀

3、疏數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的處理方法。創(chuàng)新性地提出了“上、下游數(shù)據(jù)構(gòu)造法”，解決了收費數(shù)據(jù)的稀疏問題。在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上提出了“改進四分法”的數(shù)據(jù)篩選方法，有效剔除了數(shù)據(jù)中的離群值。處理后，數(shù)據(jù)信息更加完整，貼近真實情況。設(shè)計了行程時間序列的提取方法，為行程時間預(yù)測研究做準(zhǔn)備。采用OLAP聯(lián)機分析處理技術(shù)，提取多維行程時間信息，定量地分析了時間、車型、氣象等因素對行程時間的影響，驗證了分維度研究的合理性。
　　(3)研究行程時間序列的自相關(guān)

4、與偏自相關(guān)特性，利用BIC準(zhǔn)則實現(xiàn)模型定階，利用最小二乘法進行參數(shù)估計，建立ARMA行程時間預(yù)測模型。增設(shè)車流量序列作為回歸變量，建立ARMAX預(yù)測模型，改善了傳統(tǒng)ARMA模型的預(yù)測效果。案例表明，ARMAX的行程時間預(yù)測效果良好，能夠滿足實際需要。改善了傳統(tǒng)ARMA模型的預(yù)測滯后問題，最大百分比誤差較傳統(tǒng)ARMA模型的降低約5％。
　　(4)研究歷史行程時間的分布特征，利用多種概率模型進行擬合，經(jīng)過K-S假設(shè)檢驗與擬合優(yōu)度的對比

5、，證明對數(shù)正態(tài)分布是行程時間可靠性的最優(yōu)表達模型。基于該模型，確立了行程時間可靠性測度指標(biāo)的計算方法。選擇變異系數(shù)、緩沖指數(shù)、計劃時間指數(shù)、擁擠頻率作表征歷史行程時間可靠度的指標(biāo)，運用實例研究了車型、時間、氣象等多維因素對可靠度的影響。提出了預(yù)測行程時間可靠概率及預(yù)測行程時間緩沖指數(shù)，所提出的指標(biāo)將未來行程時間與歷史統(tǒng)計行程時間相結(jié)合，實現(xiàn)對未來行程時間可靠程度的評價，補充了行程時間可靠性指標(biāo)體系。案例表明預(yù)測行程時間可靠性指標(biāo)對指導(dǎo)路