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基于车牌数据的行程速度特性及交通状态评估

综合运输 2019年第5期41卷 63-70页

作者：张南黄正国叶彭姚李诚乐欢西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756

针对目前基于车牌的数据信息量大、覆盖范围广,但数据利用率低、资源浪费严重等问题,进行基于车牌的数据挖掘研究。分析已有数据处理方法及可能存在的问题,提出基于聚类思想的时间间隔获取方法,并对提取的行程时间数据进行异常判别和修... 详细信息

针对目前基于车牌的数据信息量大、覆盖范围广,但数据利用率低、资源浪费严重等问题,进行基于车牌的数据挖掘研究。分析已有数据处理方法及可能存在的问题,提出基于聚类思想的时间间隔获取方法,并对提取的行程时间数据进行异常判别和修复。利用相关方法计算平均行程速度,采用统计学分析方法研究了行程速度的时变特性,得到不同天相同时段平均行程速度的稳态变化规律。通过平均行程速度与速度标准差的量化关系研究,获得一天中不同时段行程速度的波动情况,最后设计以速度阈值为判断准则的交通状态评估算法,实例分析结果与实际交通状况一致,说明算法的科学性和有效性,可为交通管理部门提供可靠的决策依据。

关键词：城市交通车牌数据行程速度特性交通状态评估统计分析

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基于多源数据融合的改进HMM拥堵评估模型

广西大学学报（自然科学版） 2024年第2期49卷 336-345页

作者：何烜黄艳国杨仁峥曾东红江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对交通流复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为了准确评估路网通行能力并缓解交通拥堵问题,提出融合多源数据的改进隐马尔科夫模型,对交通拥堵态势进行评估。首先,引入多源数据观察特征,获得道路特征状态变量;然后,确定道路的状态参... 详细信息

针对交通流复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为了准确评估路网通行能力并缓解交通拥堵问题,提出融合多源数据的改进隐马尔科夫模型,对交通拥堵态势进行评估。首先,引入多源数据观察特征,获得道路特征状态变量;然后,确定道路的状态参数,将交通流划分为4个状态;最后,使用改进韦尔奇算法考虑前n个时刻的历史数据,对隐马尔可夫模型进行参数估计和状态推断,获得改进后的模型。以深圳市某路段所在片区为例,对模型的有效性、适用性进行验证。结果表明:该方法准确性达到97.1%,相较于原始模型提高了4.7%,能对路网状态进行有效评估。随着采样频率的改变,改进后的模型与基准模型最低准确率分别相差9.8%、9.4%、9.7%。

关键词：交通工程交通状态评估多源数据隐马尔可夫模型

基于交通状态特征的自适应引导系统设计与实现

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基于交通状态特征的自适应引导系统设计与实现

作者：潘泳妍北京邮电大学

学位级别：硕士

随着机动车保有量不断攀升,交通压力日益加大,如何自适应的引导车辆以提高交通效率始终是智慧交通中亟待解决的难题。近年来,已有基于传统机器学习的自适应引导研究方法,通过对历史交通数据进行学习,对交通状态进行预测,制定引导策略。... 详细信息

随着机动车保有量不断攀升,交通压力日益加大,如何自适应的引导车辆以提高交通效率始终是智慧交通中亟待解决的难题。近年来,已有基于传统机器学习的自适应引导研究方法,通过对历史交通数据进行学习,对交通状态进行预测,制定引导策略。然而鉴于城市交通状态多维且具有时变特点,基于历史规律进行的引导在实践中很难取得理想的引导效果。论文以交叉口交通运行状况为研究对象,通过建立静态交通网络模型,对动态交通元素进行组织和管理,提出了交通状态特征构成体系及计算方法,利用聚类方法对交通状态进行实时评估,由此提升了交通状态认知的实时性和准确性,提高了车辆驾驶引导的效率。论文详尽分析了自适应引导系统的需求,提出了动态交通元素的组织和管理方法,以及交通状态特征的计算方法,从车辆运行轨迹中挖掘交通状态特征以构建特征数据集,并完成了交通状态评估和自适应引导策略制定。之后完成了系统功能的架构设计,对功能模块进行了清晰划分,并对该系统进行详细地设计和实现。通过搭建实验环境对本文所研究内容进行验证,结果显示该方案能够有效地识别出道路上的交通状况并给出合理的建议车速。

关键词：交通状态特征交通状态评估自适应引导车路协同

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多源数据的交通状态判别及新增车辆拥堵预测

信息通信 2020年第10期33卷 26-31页

作者：罗秋琪张小晶吴智胜韩荣青山东师范大学地理与环境学院山东济南250358

交通状况评价和拥堵预测,是交通管理、调节和诱导的重要依据。通过融合卡口监测数据和出租车为主的浮动车数据,应用数据挖掘的思想构建密度聚类模型,以确定交通状态分类的阈值,从而刻画实际状态;其次建立车辆数-道路流量-道路平均速度... 详细信息

交通状况评价和拥堵预测,是交通管理、调节和诱导的重要依据。通过融合卡口监测数据和出租车为主的浮动车数据,应用数据挖掘的思想构建密度聚类模型,以确定交通状态分类的阈值,从而刻画实际状态;其次建立车辆数-道路流量-道路平均速度关系模型,以预测新增车辆汇入路段后对道路状态的影响。结果表明:多源数据引入交通状态判别后,更有助于精确地划分状态,弥补了单一数据的不足;基于密度的聚类方法,能更有效地刻画不同等级道路的状态。在深圳市的分析验证中结果较可靠,对于助力交通拥堵预判以及缓解、提升智慧交通和智能城市发展意义重大。

关键词：交通状态评估密度聚类多源数据新增车辆拥堵预测

关于建立城市道路交通运行状况宏观评价系统的研究

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道路交通与安全 2007年第1期7卷 1-6页

作者：于春全郭敏梁玉庆北京市公安局公安交通管理局北京100037

立足于构建城市道路交通运行状态评估及服务水平评价指标体系,通过定量与定性相结合的宏观交通状况分析、评估、预测,科学诊断存在的交通问题,为广大市民出行提供交通服务,为政府相关部门决策提供定量依据。同时以北京城市道路交通的路... 详细信息

立足于构建城市道路交通运行状态评估及服务水平评价指标体系,通过定量与定性相结合的宏观交通状况分析、评估、预测,科学诊断存在的交通问题,为广大市民出行提供交通服务,为政府相关部门决策提供定量依据。同时以北京城市道路交通的路网结构、长期积累的海量数据和现实交通状态为背景,针对现状路网的薄弱环节以及奥运会的交通需求,论述了城市道路交通运行状况(服务水平)的应用示例。

关键词：宏观交通评价系统交通状态评估评价指标体系

基于GPS与SCATS数据融合的路段行程车速估计方法

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