交通狀態(tài)云圖計算方法研究.pdf

1、隨著社會進一步的城市化進程,城市交通路網(wǎng)的擁堵情況日益嚴重。利用智能交通系統(tǒng)監(jiān)控、管理城市路網(wǎng)交通狀況的需求也愈加迫切。作為智能交通系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域,交通狀態(tài)估計能夠根據(jù)不同的傳感器數(shù)據(jù)計算出交通路網(wǎng)的實時路況,是其他交通流分析的基礎(chǔ);此外,由于城市路網(wǎng)的龐大與復(fù)雜,對整個路網(wǎng)進行統(tǒng)一的管理與控制并不現(xiàn)實,對城市路網(wǎng)進行分區(qū)也變得更加重要。本文主要介紹了根據(jù)GPS數(shù)據(jù)與SCATS數(shù)據(jù)兩類不同交通數(shù)據(jù)來源進行交通流狀態(tài)估計的方法,并在此

2、基礎(chǔ)上提出了利用一段時間內(nèi)路網(wǎng)交通狀態(tài)對城市路網(wǎng)進行動態(tài)劃分的方法。
　　由于GPS系統(tǒng)能夠提供探測車的地理位置、行駛方向以及行駛速率,具有采集方便、覆蓋廣泛的優(yōu)點;因此基于探測車GPS數(shù)據(jù)的分析成為交通狀態(tài)估計的主要研究方向之一。本文介紹了一種以單獨路段作為研究對象,利用在路段內(nèi)部車流速度在時間、空間上的連續(xù)性,將路段內(nèi)探測車GPS作為采樣點進行曲面擬合的建模方法。作為分析的基礎(chǔ),我們還介紹了GPS數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及路段匹配的方法。

3、
　　而作為目前在世界范圍內(nèi)廣泛使用了的SCATS系統(tǒng),已經(jīng)有許多基礎(chǔ)設(shè)施投入使用。為了充分利用SCATS系統(tǒng),對于SCATS感應(yīng)線圈的數(shù)據(jù)的分析也逐漸得到重視。由于SCATS線圈數(shù)據(jù)與實際的交通流速度并不存在明確的數(shù)學(xué)關(guān)系,本文提出了使用多項式擬合、支持向量回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,通過監(jiān)督訓(xùn)練,得到兩者間變換關(guān)系的方法,并比較了幾種方法之間的優(yōu)劣。
　　對于上述兩類交通數(shù)據(jù)進行的交通狀態(tài)分析,本文均根據(jù)視頻人工標定速度真

4、值的方式,在上海市外環(huán)區(qū)域部分路段上進行了實驗,分析并驗證了交通狀態(tài)估計結(jié)果的準確性。
　　最后,根據(jù)前面交通狀態(tài)分析的結(jié)果,我們利用GPS數(shù)據(jù)覆蓋的全面性,以其估計的交通狀態(tài)作為輸入,進行了路網(wǎng)的動態(tài)劃分工作。通過對整個路網(wǎng)進行采樣,劃分為同樣大小的區(qū)域,并根據(jù)每個區(qū)域的地理位置以及多個時刻的交通狀態(tài),我們將具有數(shù)據(jù)的區(qū)域進行聚類,得到路網(wǎng)動態(tài)劃分的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,根據(jù) SCATS數(shù)據(jù)計算的交通狀態(tài),我們提出了一種表示區(qū)域交通