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特长高速公路隧道交通流研究

于福华  
【摘要】:采集的特长高速公路隧道交通流数据中承载着众多交通信息,通过对交通流数据进行分析,发掘数据中存在的有用信息。面对海量的特长高速公路隧道交通流数据,采用模糊聚类算法对特长高速公路隧道交通流进行聚类研究。在数据采集或数据传输中由于技术原因或设备原因造成数据故障,使得数据质量下降、可信度降低,因此需要对特长高速公路隧道交通流故障数据展开研究,通过故障数据检测和修正,提高特长高速公路隧道交通流数据质量和可信度。根据特长高速公路隧道交通流的非线性、复杂性以及时变性等特点,以提高特长高速公路隧道短时交通流预测效果为目的,对特长高速公路隧道短时交通流预测展开相关研究。随着混沌理论的逐渐完善,对特长高速公路隧道交通流混沌特性进行研究。 本文从特长高速公路隧道交通流数据分析出发,通过交通流模糊聚类、交通流故障数据、短时交通流预测以及交通流混沌特性四个方面对特长高速公路隧道交通流展开研究,并通过实际数据进行实例分析。主要工作和创新点如下: (1)对特长高速公路隧道交通流进行聚类研究,提出了改进模糊聚类算法。通过改进经典模糊聚类算法中的隶属度函数和距离度量函数来削弱交通流突变点或数据噪声对聚类结果的影响,并通过聚类结果评价影响因素凝聚度和分离度来完成自动聚类。采用改进模糊聚类算法对特长高速公路隧道交通流实测数据进行聚类,得到交通流聚类以及相应聚类中心; (2)对特长高速公路隧道交通流故障数据展开研究,提出了基于交通流指标即交通流量-平均速度-时间占有率的交通流故障数据检测算法。采用改进模糊聚类算法对交通流数据样本按平均速度聚类,确定各聚类中心相应交通流量安全区域,将待测数据样本按照速度所处安全区域范围进行检测。采用本算法对特长高速公路隧道交通流采集数据实现故障数据实时检测,并通过改进模糊聚类算法对故障数据进行修正或剔除,从而提高特长高速公路隧道交通流数据质量; (3)对特长高速公路隧道短时交通流预测研究,建立了基于梯度下降法和权重回归最小二乘法的改进递归补偿模糊神经系统。通过改进模糊聚类算法完成自动更新聚类;兼顾交通流的递归影响特性引入递归权重系数;引入补偿系数进行自动校正隶属度;采用梯度下降法和权重回归最小二乘法进行参数学习;交通流聚类中心初始值作为模糊神经网络输入中心初始值。将特长高速公路隧道交通流采集数据进行实例预测,系统提高了短时交通流预测效果,为特长高速公路交通安全研究提供更加及时有效的未来时段交通流信息; (4)对特长高速公路隧道交通流混沌特性进行研究,对特长高速公路隧道交通流实测数据进行混沌判别,采用基于小数据量的改进混沌判别法验证了特长高速公路隧道交通流中存在混沌。将交通流混沌特性运用到基于混合算法的改进递归补偿模糊神经系统中,提高了系统效率。通过对特长高速公路隧道交通流实测数据的混沌特性研究,验证了特长高速公路隧道交通流中存在混沌现象,而且交通流混沌特性的合理利用对特长高速公路隧道交通安全研究起到积极作用。


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1 周君;;浅谈隧道交通监控系统[J];科技信息;2008年26期
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