基于對(duì)數(shù)變換的交通流的研究.pdf

1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對(duì)于交通的需求日益增長(zhǎng)。但是，現(xiàn)有交通道路的狀況與交通流量的增長(zhǎng)之間的矛盾與日俱增。這就需要一個(gè)可以對(duì)交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，用來實(shí)現(xiàn)對(duì)交通的控制和誘導(dǎo)。經(jīng)過理論研究和實(shí)踐表明，智能交通系統(tǒng)可以較好的解決這一問題，其主要的方法是基于交通流參數(shù)預(yù)測(cè)和交通事件檢測(cè)。所以，找到交通流中較好的參數(shù)和交通事件中較好的檢測(cè)方法是亟待解決的問題。
　　本論文的主要研究?jī)?nèi)容和成果如下：
　　(1)將一種

2、低階非線性變換(對(duì)數(shù)變換)運(yùn)用到小波閾值去噪過程中。在研究中，通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)加上異常點(diǎn)或者跳躍點(diǎn)，不采用對(duì)數(shù)變換時(shí)，抑制異常值的范圍是[-0.7340,0.4314]；經(jīng)過對(duì)數(shù)變換后，使得抑制異常點(diǎn)的范圍變化為[-0.7428,0.4685]。區(qū)間長(zhǎng)度從1.1654增加到1.2113，增加了3.94％，說明通過非線性變換后，對(duì)小波閾值去噪有一定效果，并針對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行了進(jìn)一步的理論分析。該研究屬于“機(jī)理+辨識(shí)”預(yù)測(cè)策略中的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的平

3、穩(wěn)化方法研究。
　　(2)給出了對(duì)數(shù)變換提高小波閾值去噪效果的數(shù)學(xué)分析，并通過對(duì)數(shù)變換下的泰勒展開式反映了對(duì)數(shù)變換對(duì)于小波閾值去噪的影響，即：對(duì)數(shù)變換降低非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的均方根誤差(MSE，Mean Squared Error)，但引起平均誤差(ME， Mean Error)輕微的增加。并且使用數(shù)值試驗(yàn)和公路交通流預(yù)測(cè)的實(shí)例對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證與分析。
　　(3)通過對(duì)交通流信號(hào)進(jìn)行去噪的新舊方法對(duì)比，和對(duì)五種預(yù)測(cè)模型直接進(jìn)行