交通狀態(tài)云圖計(jì)算方法研究.pdf

1、隨著社會(huì)進(jìn)一步的城市化進(jìn)程,城市交通路網(wǎng)的擁堵情況日益嚴(yán)重。利用智能交通系統(tǒng)監(jiān)控、管理城市路網(wǎng)交通狀況的需求也愈加迫切。作為智能交通系統(tǒng)的主要研究領(lǐng)域,交通狀態(tài)估計(jì)能夠根據(jù)不同的傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算出交通路網(wǎng)的實(shí)時(shí)路況,是其他交通流分析的基礎(chǔ);此外,由于城市路網(wǎng)的龐大與復(fù)雜,對(duì)整個(gè)路網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)一的管理與控制并不現(xiàn)實(shí),對(duì)城市路網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)也變得更加重要。本文主要介紹了根據(jù)GPS數(shù)據(jù)與SCATS數(shù)據(jù)兩類不同交通數(shù)據(jù)來源進(jìn)行交通流狀態(tài)估計(jì)的方法,并在此

2、基礎(chǔ)上提出了利用一段時(shí)間內(nèi)路網(wǎng)交通狀態(tài)對(duì)城市路網(wǎng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分的方法。
　　由于GPS系統(tǒng)能夠提供探測(cè)車的地理位置、行駛方向以及行駛速率,具有采集方便、覆蓋廣泛的優(yōu)點(diǎn);因此基于探測(cè)車GPS數(shù)據(jù)的分析成為交通狀態(tài)估計(jì)的主要研究方向之一。本文介紹了一種以單獨(dú)路段作為研究對(duì)象,利用在路段內(nèi)部車流速度在時(shí)間、空間上的連續(xù)性,將路段內(nèi)探測(cè)車GPS作為采樣點(diǎn)進(jìn)行曲面擬合的建模方法。作為分析的基礎(chǔ),我們還介紹了GPS數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及路段匹配的方法。

3、
　　而作為目前在世界范圍內(nèi)廣泛使用了的SCATS系統(tǒng),已經(jīng)有許多基礎(chǔ)設(shè)施投入使用。為了充分利用SCATS系統(tǒng),對(duì)于SCATS感應(yīng)線圈的數(shù)據(jù)的分析也逐漸得到重視。由于SCATS線圈數(shù)據(jù)與實(shí)際的交通流速度并不存在明確的數(shù)學(xué)關(guān)系,本文提出了使用多項(xiàng)式擬合、支持向量回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,通過監(jiān)督訓(xùn)練,得到兩者間變換關(guān)系的方法,并比較了幾種方法之間的優(yōu)劣。
　　對(duì)于上述兩類交通數(shù)據(jù)進(jìn)行的交通狀態(tài)分析,本文均根據(jù)視頻人工標(biāo)定速度真

4、值的方式,在上海市外環(huán)區(qū)域部分路段上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),分析并驗(yàn)證了交通狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
　　最后,根據(jù)前面交通狀態(tài)分析的結(jié)果,我們利用GPS數(shù)據(jù)覆蓋的全面性,以其估計(jì)的交通狀態(tài)作為輸入,進(jìn)行了路網(wǎng)的動(dòng)態(tài)劃分工作。通過對(duì)整個(gè)路網(wǎng)進(jìn)行采樣,劃分為同樣大小的區(qū)域,并根據(jù)每個(gè)區(qū)域的地理位置以及多個(gè)時(shí)刻的交通狀態(tài),我們將具有數(shù)據(jù)的區(qū)域進(jìn)行聚類,得到路網(wǎng)動(dòng)態(tài)劃分的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,根據(jù) SCATS數(shù)據(jù)計(jì)算的交通狀態(tài),我們提出了一種表示區(qū)域交通