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文檔簡介
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(guān)注的課題。交通流量分析是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ),對(duì)交通組織和控制具有重要意義。本文主要討論時(shí)間序列相似性問題及其在交通流量分析中的應(yīng)用?;舅枷胧牵阂詺v史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),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(guān)系實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量狀態(tài)的評(píng)價(jià)、未來發(fā)展趨勢的預(yù)測和分析。文章對(duì)四個(gè)問題進(jìn)行了研究和討論:相似時(shí)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(yù)測方法;交通狀態(tài)判別與評(píng)價(jià)方法,并通過對(duì)實(shí)際交通流采樣數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了本文提出的各種分析方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和可靠性。
本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
1.提出了交通流分解方法,在分解的基礎(chǔ)上定義了相似類的基準(zhǔn)和偏離的概念?;鶞?zhǔn)反映了相似類成員的共性,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(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)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(guān)參數(shù)標(biāo)定算法。
2.提出了基于相似的交通流預(yù)測方法,分別就短期預(yù)測和中長期預(yù)測設(shè)計(jì)兩類預(yù)測算法。其中,中長期預(yù)測方法MFBS實(shí)現(xiàn)了交通流中長期的定量預(yù)測。文章通過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了兩類算法的可行性。并使用實(shí)際數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的三種短期預(yù)測方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明MFBS算法的精度可以到達(dá)傳統(tǒng)短期預(yù)測的精度。
3.提出了基于相似的交通流狀態(tài)判別和評(píng)價(jià)方法。狀態(tài)判別方法SFT可以實(shí)現(xiàn)擁擠狀態(tài)發(fā)現(xiàn)和發(fā)生原因判斷,比
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