基于實時信息的城市道路交通狀態(tài)判別方法研究.pdf

1、道路交通狀態(tài)判別是智能交通管理系統(tǒng)進行路況信息發(fā)布和交通誘導的基礎，目前我國各大城市的交通基礎信息采集系統(tǒng)和交通誘導信息發(fā)布系統(tǒng)建設均已初具規(guī)模。然而在數(shù)據(jù)處理和實時道路交通狀態(tài)判別中卻還存在一些問題，亟待改進。本文主要從城市道路智能交通管理需求背景出發(fā)，首先對目前道路交通狀態(tài)判別和誘導信息發(fā)布中存在的一些問題和不足進行分析。然后，結合國內(nèi)外在基礎交通檢測數(shù)據(jù)的預處理、道路交通狀態(tài)判別算法設計等方面研究的成果，改進目前城市道路交通的狀態(tài)

2、判別方法，構建面向實際應用的實時道路交通狀態(tài)判別的方法和模型，并以北京市智能道路交通管理系統(tǒng)為例進行具體研究，論文的主要研究方法和成果如下： (1)研究綜述了國內(nèi)外交通基礎信息采集、數(shù)據(jù)預處理以及道路交通狀態(tài)自動判別方面所取得的研究成果，為論文奠定基礎。 (2)介紹了北京市交通基礎信息采集系統(tǒng)的建設現(xiàn)狀和目標，并且在綜合考慮檢測裝置自身特性、交通參與者對不同參數(shù)的認知程度等多方因素的基礎上，按照一定原則，確定了基本交通參

3、數(shù)的選取。 (3)改進設計了北京市目前數(shù)據(jù)預處理的算法和模型，使其能夠為道路交通狀態(tài)判別的模型提供更加科學、合理的輸入數(shù)據(jù)。具體包括對實時錯誤數(shù)據(jù)的識別、修復以及歷史突變數(shù)據(jù)的平滑處理兩方面，并選取實際數(shù)據(jù)進行了驗證。 (4)改進了北京市目前使用的道路交通狀態(tài)判別模型，提出了基于模糊聚類分析理論的模糊綜合評價法，并利用采集到的快速路數(shù)據(jù)進行實例驗證。具體而言，首先設計出基于模糊聚類分析理論的模型算法，便于得到不同交通狀態(tài)