基于移動源數(shù)據(jù)的城市快速路交通事件檢測W-CUSUM算法與評價.pdf

1、交通事件是引發(fā)城市路網(wǎng)中各種偶發(fā)性擁擠的關(guān)鍵因素,在造成交通延誤、交通設施服務效率下降、交通使用者利益損失的同時,也對交通安全、交通環(huán)境等產(chǎn)生重要的影響。城市快速路是城市快速交通發(fā)展的趨向和城市路網(wǎng)主骨架,對城市快速路的交通事件進行快速、有效的檢測和響應,既是快速路交通管理與控制的重要組成部分,同時也是降低事件損失、減少路網(wǎng)交通擁堵的有效方法。同時,移動檢測技術(shù)的日益發(fā)展和成熟也為交通事件自動檢測(Automatic IncidentD

2、etection,簡稱AID)提供了新的實時、動態(tài)、準確的交通流信息。
　　 本文的研究目的在于提出基于移動源數(shù)據(jù)的城市快速路交通事件自動檢測算法,同時對算法的性能進行評價與驗證,并提出算法的實施方法,從而為交通管理者進行城市快速路網(wǎng)的事件檢測、管理和響應以及事件檢測算法的評價提供新的方法和思路。
　　 本文的主要研究成果及結(jié)論包括:
　　 1、現(xiàn)有AID算法主要基于固定源數(shù)據(jù)開發(fā),存在誤報率高、實際應用效果不佳

3、等缺陷,鑒于此,本文提出了基于移動源數(shù)據(jù)的W-CUSUM交通事件自動檢測算法。該算法充分考慮了移動源數(shù)據(jù)的采集特點及事件條件下快速路交通流的時空特性,并采用具有時頻分析特性的小波分析方法與基于似然比的CUSUM算法相結(jié)合的思想,使得所開發(fā)的W-CUSUM算法在改善所用數(shù)據(jù)源質(zhì)量的同時,也大大提高了事件檢測的準確性和可靠度。
　　 2、現(xiàn)有的誤報率指標未能直觀、有效的反映事件檢測算法的誤報情況,同時傳統(tǒng)的算法性能包絡曲線只能定性、

4、粗略的描述算法的檢測性能,缺乏對事件檢測算法的綜合、量化評價。鑒于此,本文首先提出了基于時間和空間指數(shù)的誤報率指標,使得該指標與傳統(tǒng)的誤報率指標相比更具有直觀性和實用性;在此基礎上,進一步引入期望成本的概念,將檢測率和誤報率指標相結(jié)合,建立了基于期望成本的事件檢測綜合評價指標。該綜合指標不僅能夠?qū)崿F(xiàn)不同AID算法性能的綜合、量化評價及比選,還可以用于確定不同AID算法的最優(yōu)檢測閾值及最優(yōu)檢測性能點,從而為交通管理者進行算法的比選以及算法

5、參數(shù)的標定提供了有效的技術(shù)支持。
　　 3、分別利用仿真數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)對W-CUSUM算法進行了評價和比較。分析了不同影響因素下W-CUSUM算法性能的差異,并將所提出的W-CUSUM算法與現(xiàn)有的SND算法、CUSUM算法、UCB算法進行了性能對比。結(jié)果表明:(1)不同阻塞車道數(shù)條件下W-CUSUM算法性能的差異最為明顯,影響最不明顯的是事件的持續(xù)時間;(2)相對于SND算法、CUSUM算法和UCB算法而言,W-CUSUM算法的

6、檢測性能更優(yōu),優(yōu)化程度分別提高了33.7％、19.5％和38.3％。
　　 4、基于實驗交通工程法(ETEM),提出了面向事件檢測的移動源數(shù)據(jù)樣本量確定模型,彌補了現(xiàn)有方法難以針對事件檢測進行移動源數(shù)據(jù)樣本量研究的不足,并通過仿真實例研究得出了滿足事件檢測一定精度水平所需要的路網(wǎng)浮動車比例以及較優(yōu)的事件檢測間隔,從而為確定面向事件檢測的浮動車合理發(fā)展規(guī)模和檢測間隔提供了有效的建議。
　　 5、建立了基于分層結(jié)構(gòu)的事件檢測

7、多源數(shù)據(jù)融合模型。在所建的融合模型中,充分考慮到了各種可用數(shù)據(jù)源所包含的事件信息特性,并將W-CUSUM算法與神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及交通決策者的經(jīng)驗有效的結(jié)合起來,一方面既增強了W-CUSUM算法在實際應用中的靈活性和可拓展性,同時也為進一步提高事件檢測算法的準確性和可靠性奠定了堅實的方法與理論基礎。
　　 6、從系統(tǒng)的角度,提出了W-CUSUM事件檢測算法的實施框架與流程,對事件檢測系統(tǒng)開發(fā)、安裝及運行的整個過程進行了具體的闡述和建