城市交通流多源信息采集與融合方法的研究及應(yīng)用.pdf

1、城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)(ITS:Intelligent Transport System)的一個(gè)重要組成部分，誘導(dǎo)系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)是能夠?qū)Χ嘣唇煌鲾?shù)據(jù)進(jìn)行有效處理。 盡管城市交通中現(xiàn)有的交通流檢測(cè)方法比較豐富，但各個(gè)系統(tǒng)之間的交互性較差；并且，由于檢測(cè)方法原理上和檢測(cè)設(shè)備性能上的不同，造成即使對(duì)同一組交通流參數(shù)采用不同的方法進(jìn)行檢測(cè)也會(huì)得到不同的結(jié)果；其三，缺乏有效的技術(shù)分析手段對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次挖掘，導(dǎo)致許多有重要價(jià)

2、值的信息被湮沒和被忽略。針對(duì)以上問題，本文提出基于多源交通流參數(shù)的證據(jù)合成方法，對(duì)目前多種交通流傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、融合。 本文研究工作包括三部分內(nèi)容： 1.研究一種新的動(dòng)態(tài)OD分析方法 該方法將抓拍識(shí)別設(shè)備或信標(biāo)法獲得的車輛數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)其進(jìn)行處理以獲取相關(guān)交通流參數(shù)信息。該方法以路段平均行程時(shí)間為基礎(chǔ)，利用某周期的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一個(gè)周期的路網(wǎng)最長行程時(shí)間，并得到該周期的滑動(dòng)時(shí)間窗口大小。當(dāng)下一周期到來時(shí)

3、對(duì)落于滑動(dòng)時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取路段平均行程時(shí)間等有效交通流參數(shù)。 2.通過分析一定時(shí)段的抓拍車輛信息 對(duì)路網(wǎng)中該時(shí)段存在的群體性出行規(guī)律進(jìn)行研究，并基于此提出典型行車路線理論，同時(shí)研究給出一種基于熱點(diǎn)的啟發(fā)式求解算法，利用該算法能夠通過路徑遍歷和模糊聚類獲取具有不同粒度的典型行車路線。 3.融合處理采集到的交通流數(shù)據(jù) 針對(duì)多種檢測(cè)方法(感應(yīng)線圈、視頻檢測(cè)、第一部分的動(dòng)態(tài)OD分析法和浮動(dòng)車法等)采

4、集到的交通流數(shù)據(jù)，利用證據(jù)理論對(duì)其進(jìn)行融合處理，對(duì)融合過程中存在的檢測(cè)參數(shù)缺失、數(shù)據(jù)冗余，分別利用Greenshields交通流理論和改進(jìn)的粗糙集屬性約簡(jiǎn)規(guī)則進(jìn)行處理；在處理過程中采用模糊似然測(cè)度法獲取基本概率函數(shù)，并提出改進(jìn)的證據(jù)合成公式用以消解矛盾證據(jù)中的沖突。 本文所獲得的理論研究成果，在浙江省重大科技專項(xiàng)項(xiàng)目“城市智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”的研發(fā)過程中，已經(jīng)順利通過了實(shí)踐檢驗(yàn)；并基于此成功開發(fā)出城市交通流信息