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基于WSN的交通流聚合时机研究

袁磊  
【摘要】:随着社会经济水平的不断提高和城市人口的迅速增加,城市交通问题日益严重。智能交通系统是缓解交通问题的重要途径。WSN网络由于其检测精度高,成本低等特点被用来作为智能交通系统的交通数据采集的有效的方法。但是随着城市人口增多,交通采集系统所需要采集的交通流量也随之迅速增加,另外由于交通流量大给信息中心的存储带来挑战。交通控制系统对交通流有很高的实时性的要求,有效的、实时的交通信息才可以让交通控制系统做出正确的交通状态识别和实时的交通指挥决策。组成WSN网络的传感器节点的能量是有限的,所以增加WSN网络的寿命也是应该解决的问题。 在用WSN网络采集交通数据时一般都是采用固定时间,即在一个固定时间间隔内将采集到的交通数据经聚合后传给交通控制中心。但是历史数据显示不同时段的交通流变化很大,这会导致很小的时间间隔内交通流量,速度,车道占有率都会发生很大的波动,这种波动可能用到实时交通控制上,如果采用固定时间的交通数据聚合传输不仅不能保证数据的实时性,也不利于增加WSN网络的寿命。 本文结合城市交通状态提出了一个基于WSN网络的可变交通流聚合时间机制,在对采集的历史交通流参数数据进行分析整合的基础上结合交通流的二项分布特性,得到车道占有率、交通流量和聚合时间的关系。并通过神经网络预测车道占有率和交通流量来确定可变数据聚合的时间。进而提高了数据的实时性,并有效减少整个网络的数据通信量,延长了WSN网络的寿命。 BP神经网络被广泛用到交通流预测中,但其本身存在训练速度慢且不能保证收敛到全局最小值等特点,遗传算法是一种全局寻优算法,所以本文用遗传算法对BP神经网络的拓扑结构进行了优化以得到更准确的交通流预测值,从而得到更合理的聚合时间。仿真试验显示该方法在一定程度提高了交通数据的实时性,并增加了WSN网络的使用寿命。


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