智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，城市交通面臨著巨大的壓力。通過智能交通系統(tǒng)建設(shè)，提高交通管理與服務(wù)的信息化水平和決策支持能力，是減少交通事故，解決交通擁堵，促進(jìn)城市環(huán)保，提高人民生活質(zhì)量的根本途徑。交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，其目的是利用信息識(shí)別技術(shù)，獲取公路交通中如車流量數(shù)據(jù)、路況信息等交通數(shù)據(jù)，最終為交通管理部門做出改善公路交通運(yùn)輸狀況決策，以及對(duì)決策的有效性進(jìn)行判斷，提供數(shù)據(jù)依據(jù)。然而，隨著智能交通系統(tǒng)

2、的研究的進(jìn)一步深入，和建設(shè)的進(jìn)一步加大發(fā)現(xiàn)，交通作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，研究對(duì)象也日趨復(fù)雜，個(gè)別傳統(tǒng)的基于建立精確的數(shù)學(xué)模型的方法已經(jīng)十分困難，且建立出來的模型的可移植性受模型假設(shè)條件的限制較大;大量的傳感器以及檢測(cè)器的使用，使得每天數(shù)據(jù)庫中采集到了大量的過程數(shù)據(jù)，面對(duì)這些海量的離線、在線數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的基于模型的研究方法已經(jīng)無法滿足實(shí)際需求。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想及技術(shù)就在這樣一個(gè)背景下被引入到了智能交通領(lǐng)域中，并對(duì)基于模型的方法進(jìn)行補(bǔ)充。

3、>　　本文針對(duì)上述問題，面向智能交通系統(tǒng)，通過需求分析確定了智能交通系統(tǒng)的邏輯框架;從邏輯框架中得知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、有效性是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ);通過分析總結(jié)了智能交通系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)以及數(shù)據(jù)噪聲及故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn);結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想及其技術(shù)，分別對(duì)智能交通系統(tǒng)邏輯框架的每一個(gè)層面，即數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)故障診斷和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方面進(jìn)行了研究。
　　主要研究?jī)?nèi)容有:1、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)降噪模型的研究。該模型服務(wù)于故障診斷，采用改進(jìn)的

4、小波閾值除噪算法進(jìn)行建模，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。2、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障數(shù)據(jù)診斷模型的研究。該模型用于對(duì)交通檢測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)發(fā)生故障的數(shù)據(jù)進(jìn)行分離，同時(shí)對(duì)故障信息進(jìn)分析，以此來判斷出現(xiàn)故障的設(shè)備，為保障數(shù)據(jù)的有效性和設(shè)備維護(hù)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。該模型采用改進(jìn)的MSPCA算法，本文通過與其他同類算法，如PCA、自適應(yīng)PCA和經(jīng)典MSPCA進(jìn)行了對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文提出的模型準(zhǔn)確率更高。3、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)判斷模型的研究。該模型采用前期研