基于相似性的交通流分析方法.pdf

1、近年來，交通系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，解決交通擁堵，提高交通靈活性成為全球關注的課題。交通流量分析是智能交通系統(tǒng)的基礎，對交通組織和控制具有重要意義。本文主要討論時間序列相似性問題及其在交通流量分析中的應用。基本思想是：以歷史數(shù)據(jù)為基礎，通過相似性特征分析發(fā)現(xiàn)交通流潛在的模式，根據(jù)檢測數(shù)據(jù)與模式之間的關系實現(xiàn)對交通流量狀態(tài)的評價、未來發(fā)展趨勢的預測和分析。文章對四個問題進行了研究和討論：相似時間序列的模式發(fā)現(xiàn)；交通流離群數(shù)據(jù)

2、的發(fā)現(xiàn)和清洗方法；交通流預測方法；交通狀態(tài)判別與評價方法，并通過對實際交通流采樣數(shù)據(jù)的分析，驗證了本文提出的各種分析方法在實際應用中的可行性和可靠性。
　　 本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　 1.提出了交通流分解方法，在分解的基礎上定義了相似類的基準和偏離的概念?；鶞史从沉讼嗨祁惓蓡T的共性，偏離反映了成員的差異性，充分刻畫了相似的本質(zhì)。通過實際數(shù)據(jù)驗證和討論了交通流相似性，討論了交通流模式，給出了交通流高峰期的定量判別

3、方法和相關參數(shù)標定算法。
　　 2.提出了基于相似的交通流預測方法，分別就短期預測和中長期預測設計兩類預測算法。其中，中長期預測方法MFBS實現(xiàn)了交通流中長期的定量預測。文章通過實際數(shù)據(jù)驗證了兩類算法的可行性。并使用實際數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的三種短期預測方法進行了比較，結(jié)果表明MFBS算法的精度可以到達傳統(tǒng)短期預測的精度。
　　 3.提出了基于相似的交通流狀態(tài)判別和評價方法。狀態(tài)判別方法SFT可以實現(xiàn)擁擠狀態(tài)發(fā)現(xiàn)和發(fā)生原因判斷，比