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基于高速公路收费数据的交通量预测研究

基于高速公路收费数据的交通量预测研究

作者：张佳豪石家庄铁道大学

学位级别：硕士

高速公路出行需求的迅速增长,导致高速公路交通拥堵、交通安全问题不断出现。为缓解交通拥堵、提升交通安全水平,需要加强对高速公路交通的智慧化管控。交通流预测的准确程度和可靠程度直接影响交通管控策略的制定和实施。论文通过处理... 详细信息

高速公路出行需求的迅速增长,导致高速公路交通拥堵、交通安全问题不断出现。为缓解交通拥堵、提升交通安全水平,需要加强对高速公路交通的智慧化管控。交通流预测的准确程度和可靠程度直接影响交通管控策略的制定和实施。论文通过处理某省高速路网范围内的收费数据,分析路网区域内高速公路交通流的时空规律,研究短时预测方法,为高速公路的智慧化管控策略制定提供支撑。论文主要研究工作如下:(1)对高速公路收费原始数据进行描述和分析,从中提取与交通流状态有关的数据,生成高速公路出行数据集(简称数据集)。处理数据集,对高速公路交通特性进行挖掘分析,确定影响高速公路OD交通量的因素,以高速公路收费站作为虚拟交通小区,生成区域高速路网范围内的OD矩阵。鉴于长短时记忆神经网络(LSTM)在处理时间序列数据方面的优势,构建基于LSTM的OD交通量预测模型,并研究了不同时间粒度下OD交通量预测。(2)考虑OD对之间交通量差异较大,为了能够充分学习不同流量的变化特征,利用K-Means聚类算法对OD对进行聚类,根据聚类结果,针对不同类别的OD分别构建LSTM模型进行训练和预测,获得了较好的效果。(3)为进一步验证Kmeans-LSTM模型的有效性,选择某区域路网,构建交通流分配模型,将预测的OD交通量分配到路网中的各路段上。将路段预测交通量与实际交通量进行对比,结果表明误差较小,验证了预测模型和分配模型的有效性。

关键词：高速公路收费数据 OD交通量预测 LSTM K-Means

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基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类

交通运输系统工程与信息 2016年第2期16卷 98-103页

作者：杜瑾郝珺樊海玮长安大学信息工程学院西安710064 陕西省道路交通智能检测与装备工程研究中心西安710064 西安铁路局西安710054

高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标... 详细信息

高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使得IBCS具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划分.最后,基于IBCS评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means算法,簇数为5时聚类模式最佳.

关键词：智能交通数据挖掘聚类算法模式评估指标高速公路收费数据

基于高速公路收费数据的交通分布时空相关性研究

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基于高速公路收费数据的交通分布时空相关性研究

作者：蒋怡玥北京交通大学

学位级别：硕士

作为连接城市间的运输载体,高速公路的建设与城市的发展相辅相成。高速公路网络引发的时空效应显著地影响着城市之间的出行量。高速公路收费交易数据完整地记录了全天候车辆进出高速公路收费站的时刻和OD信息,具有较强的时效性和较高的... 详细信息

作为连接城市间的运输载体,高速公路的建设与城市的发展相辅相成。高速公路网络引发的时空效应显著地影响着城市之间的出行量。高速公路收费交易数据完整地记录了全天候车辆进出高速公路收费站的时刻和OD信息,具有较强的时效性和较高的准确度,因此高速公路收费数据包含了整个高速公路路网的出行量时空数据。从时空角度出发,定性和定量描述城市化与高速公路交通出行量之间的关系一方面可以更好地预测高速公路的OD出行量,另一方面可以更好地理解城市化与高速公路交通流量时空分布的内在效应,这些对于城市规划和区域交通发展是非常有意义和价值的。基于此,本文主要完成了以下工作:首先,在数据预处理中,针对高速公路收费数据异常数据产生的主要原因不同,从高速公路的自身属性出发进一步提出与收费数据特点相结合的方法来剔除异常数据,并结合实例验证该预处理方法的可行性;其次,本文将高速公路交通出行量按照车辆类型分为客流、货流,分别表征居民和货物的流动。高速公路路网中的交通流在时间和空间上均存在关联性,单从时间角度或空间角度出发,难以准确地描述城市之间出行量的分布特性。因此,本文从时间、空间不同角度对收费数据挖掘和分析,通过分析高速公路网的结构和实际数据的时间序列之间的特征来确定时空相关性;再次,从微观和宏观相结合的视角,提出考虑时空效应的城市间OD出行量的时空相关回归模型。将城市的GDP、城市人口比例和可达性作为城市化指标,并计算不同变量下的边际效应,定量测度交通出行量时空效应,以及城市化对交通出行量的影响。本文结合数据本身的特点提升模型的描述效果和适用性。研究结果表明,出发地时空相关性、目的地时空相关性以及OD时空相关性会显著影响客流、货运模式,而忽略这种时空相关性会导致高估城市化变量中GDP和城市人口比例对高速公路交通出行量的影响,并且低估可达性的影响。而对城市化变量与高速公路出行量之间互动作用关系及其效应的定量描述,多角度揭示了城市化对高速公路交通流量时空分布的影响,有助于高速公路的规划、运营、管理和城市资源的分配之间的协调发展。

关键词：时空相关性高速公路收费数据出行量城市化边际效应

基于高速公路收费数据的挖掘预测分析与应用研究

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基于高速公路收费数据的挖掘预测分析与应用研究

作者：李岩北京交通大学

学位级别：硕士

高速公路收费数据作为高速公路联网收费管理系统的最直接产物,具有字段丰富、内容充实、数据量大、更新及时等特点。对收费数据进行深入分析及挖掘,能够得到许多隐藏在基础数据下的信息。本文基于高速公路收费流水数据的特征分析,从算... 详细信息

高速公路收费数据作为高速公路联网收费管理系统的最直接产物,具有字段丰富、内容充实、数据量大、更新及时等特点。对收费数据进行深入分析及挖掘,能够得到许多隐藏在基础数据下的信息。本文基于高速公路收费流水数据的特征分析,从算法优化、模型建立、实例分析、应用对比等方面,对高速公路车辆旅行路径、断面车流量以及路段旅行时间进行预测研究,一方面改善出行者的出行选择,另一方面也能提高高速公路管理部门的管理水平。针对国内外相关预测研究中只注重单一方面,而缺乏完善且系统的综合预测挖掘研究的现状,本文主要完成了以下工作:首先,提出一种高速公路原始收费数据的预处理方法。针对收费数据中较大比例的异常数据,为最大程度减少异常数据的干扰,提出将异常数据分为冗余数据、缺失数据以及噪声数据这3类数据,分别进行处理方法说明,并通过实例对比,验证该处理方法的可行性。其次,基于马尔可夫预测法建立车辆旅行路径预测模型。分车型进行模型的建立以提高预测精度。针对预测法中状态转移概率矩阵的求解,选取统计法及线性方程组法分别进行求解并对比分析,采用实例进行验证,结果表明:统计法更适合于收费数据的预测特征。再次,在路径预测的基础上,针对高速公路路段交通状态的预测进行研究。选取路段断面车流量及车辆旅行时间作为路段交通状态的预测指标。提出一种基于收费数据的断面车流量统计法,以此为数据基础进行车流量预测。实例分析表明:基于自适应卡尔曼滤波算法的断面车流量预测,能避免卡尔曼滤波算法的缺陷,并提高预测精度。然后,论证路段旅行时间与断面车流量的相关性,提出基于密度的路段旅行时间估计方法并进行算法修正,通过MATLAB实例分析,验证该算法的可行性及准确性。最后,基于以上预测研究成果,提出高速公路收费数据的预测应用场景。分实时与非实时预测进行对比分析,并分别针对工作日、周末及节假日的不同交通特性进行交通预测,研究结果可得若干结论,用于相关领域的研究。

关键词：高速公路收费数据路径选择断面车流量路段旅行时间

基于高速公路收费数据的货物运输量统计分析研究

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基于高速公路收费数据的货物运输量统计分析研究

作者：王强长安大学

学位级别：硕士

随着全国高速公路交通基础设施和运输网络的日趋完善,开展高速公路货物运输量统计工作,并根据统计结果对区域货运及经济现状进行客观评价,同时采取相应措施解决高速公路货物运输中存在的问题对提高区域综合发展水平具有重要意义。目前... 详细信息

随着全国高速公路交通基础设施和运输网络的日趋完善,开展高速公路货物运输量统计工作,并根据统计结果对区域货运及经济现状进行客观评价,同时采取相应措施解决高速公路货物运输中存在的问题对提高区域综合发展水平具有重要意义。目前针对高速公路货物运输量统计方面的研究还不够成熟,大部分统计算法没有对货车类型进行细致化分,这样很难保证统计结果准确可靠;另外,针对高速公路货运与区域经济协调程度的评价还基本停留在定性分析层面,评价结果抽象、无法直观体现区域发展水平。论文以实际数据为立足点,首先对货运车辆的标准总重和整备质量间的关系进行分析,并采用单峰子集分离方法将货车按照轴数以及标准总重的不同进行类型细分,在此基础上建立货车整备质量参数表。然后,论文提出了基于历史收费数据的高速公路货物运输量统计方法,通过对高速公路历史收费数据进行统计分析,掌握货运车辆的流量特征、出行频次规律以及货物装载特性,并建立基于行车次数和可接受核载的满载货车判断模型,基于此模型可以判定收费数据中的货车类型,依据判定结果确定每辆货车的整备质量,从而实现货物运输量统计。之后,利用本研究建立的高速公路货物运输量统计方法对陕西省的货物运输量进行实际计算,并利用物理学中的耦合协调度模型分别从时间和空间两个角度度量高速公路货运与区域经济之间的协调程度。最后,通过雷达图评价法、中心性分析法和凝聚子群分析方法剖析省际间和城际间高速公路货物运输中存在的问题,并从做好高速公路路网规划工作、加快高速公路基础设施建设、开展货物运输信息化建设、加强省际和城际间的货运交互、政企合力推动货运科学化管理这五个方面为促进高速公路货物运输与区域经济协调发展建言献策。

关键词：高速公路收费数据整备质量货物运输量耦合协调度模型区域经济数据分析

基于高速公路收费数据的疑似非法客运车辆辨识方法研究

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基于高速公路收费数据的疑似非法客运车辆辨识方法研究

作者：唐艳重庆交通大学

学位级别：硕士

我国公共交通运输体系、模式以及客运管理还不完善,不能满足居民出行的多样性需求,给非法客运车辆创造了市场机会。目前,非法客运现象未得到有效控制,严重影响了客运市场的管理,扰乱了社会治安秩序,危及乘客的安全,也使公众权益受损。... 详细信息

我国公共交通运输体系、模式以及客运管理还不完善,不能满足居民出行的多样性需求,给非法客运车辆创造了市场机会。目前,非法客运现象未得到有效控制,严重影响了客运市场的管理,扰乱了社会治安秩序,危及乘客的安全,也使公众权益受损。究其原因,主要是传统的辨识非法客运车辆的方法需要大量的人力、物力和时间,且效率低下,所以研究一种可以在很大的区域范围内,快速有效的辨识出非法客运车辆,从而提高执法效率,有效抑制或消除非法客运的科学方法是一个急需解决的问题。而大数据理论、智能交通的形成,为解决此类问题带来了很大的机遇。查处非法客运车辆可分为发现疑似非法客运车辆和取证处罚两个方面。由于非法客运车辆隐蔽性强、分布的范围广,所以在大范围内快速发现疑似非法客运车辆是重点和难点。本文通过理论以及深入调查分析,研究了非法客运现状,揭示了非法客运车辆在出行空间与时间方面的特征,包括“出行强度”、“特定线路出行占比”、“特定线路出行强度”、“周末出行强度”、“早晚高峰出行占比”五个特征,将此作为辨识疑似非法客运车辆的指标;基于高速公路收费数据建立了相应的辨识疑似非法客运车辆的五个特征值集合;在此基础上,结合聚类算法理论,建立了基于空间特征、基于空间和时间特征的两种辨识疑似非法客运车辆的方法,采取DB聚类评价指标着重对比分析了K-MEANS算法以及DBSCAN算法的聚类效果,作为选取聚类算法的依据;利用某市高速公路收费数据信息,对两种疑似非法客运车辆的辨识方法进行了实例分析与验证;验证结果表明两种方法辨识出的非法客运车辆的精确度都比较高,至少为80%,疑似非法客运车辆辨识方法有效,且具有较好的实用性,最后开发了相应的疑似非法客运车辆辨识系统。综上所述,本文成果可为政府运输管理部门治理非法客运提供科学依据,为交通执法部门提供切实有效的方法,可显著提高执法效率和效果。

关键词：高速公路收费数据非法客运聚类算法辨识方法

基于高速公路收费数据的车辆分类研究——以重庆市为例

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交通运输研究 2021年第1期7卷 73-80页

作者：马新露雷小诗马筱栎樊博重庆交通大学交通运输学院重庆400074

为细化分析高速公路车辆出行特征,提升高速公路管控效率及精细化服务水平,提出“先定义后聚类”的高速公路出行车辆群体分类模型。基于重庆市某高速公路特定通道收费数据,以小客车为研究对象,首先,在分析车辆整体特征的基础上,提取并定... 详细信息

为细化分析高速公路车辆出行特征,提升高速公路管控效率及精细化服务水平,提出“先定义后聚类”的高速公路出行车辆群体分类模型。基于重庆市某高速公路特定通道收费数据,以小客车为研究对象,首先,在分析车辆整体特征的基础上,提取并定义研究时段内单次出行或仅在周末出行的车辆;然后,以自然周为周期,从出行强度、出行时间维度、出行空间维度3方面构建剩余车辆出行量化指标;最后,利用K-means++算法对车辆聚类,综合地域实际背景将出行车辆分为6类,其中70%为“单次出行”或“零星出行”车辆,“通勤”及“营运”车辆只占车辆总数的0.82%,且“通勤”车辆多在20km以内的OD上出行。研究表明,所提出的模型能将高速公路出行车辆有效分类,且各类群体的出行时空分布存在较明显差异,可为针对性的交通需求管理提供合理依据。

关键词：公路运输高速公路收费数据类别划分聚类算法出行特征

基于联网收费数据的高速公路收费路径识别方法研究

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基于联网收费数据的高速公路收费路径识别方法研究

作者：肖清榆北京交通大学

学位级别：硕士

随着全国高速公路计费方式由按最短路计费调整为按实际行驶路径计费,收费路径的科学识别成为高速联网收费系统精准运行的基础。现有收费路径识别依靠分布于路网中的车辆检测器对车辆行驶路径进行标识,但检测器设备故障、通信中断或工况... 详细信息

随着全国高速公路计费方式由按最短路计费调整为按实际行驶路径计费,收费路径的科学识别成为高速联网收费系统精准运行的基础。现有收费路径识别依靠分布于路网中的车辆检测器对车辆行驶路径进行标识,但检测器设备故障、通信中断或工况不稳等问题导致实际使用中出现异常计费现象。针对这一现实问题,建立一套独立于检测器系统的收费路径识别方法显得尤为重要。联网收费数据中储存车辆进出站点及进出站时间信息。本研究着眼于提取收费数据中的有效信息,并据此构建收费路径识别系统。基本思路如下:对收费数据进行去噪与融合处理,并从中提取通行时间信息,结合路网实际拓扑获取合理路径集合,最终根据通行时间分布特征构建模型,对待缴费的车辆进行收费路径识别。本文利用高速公路联网收费数据,在分析收费数据与高速路网特性基础上,完成了以下研究工作:（1）对高速收费数据格式及特点进行介绍,说明从收费数据中提取通行时间数据进行研究的可行性;同时对多路径选择相关概念进行解释和定义,说明了合理路径、有效路径及收费路径间的相互区别与联系。（2）对收费数据产生异常的原因进行分析,并分析了ETC（自动收费）与MTC（人工收费）通行时间数据融合的必要性。在此基础上,提出数据预处理思路:首先剔除字段缺失或逻辑错误的数据并在剩余数据中筛选出有效数据,然后结合ETC与MTC数据特点,采取动态方法进行数据融合。（3）提出双层映射法。针对高速路网中大部分收费站位于路段中部,因而不会对路径选择产生影响的特性,将高速路网数据保存至双层数据结构中,完整储存路网信息的同时最大化压缩节点数以节约运算资源。（4）提出考虑方向角约束的蚁群算法。由于驾驶员对路网信息未完全掌握,故其往往选择经验路径而非严格最短路径。蚁群算法根据信息素浓度可能收敛至多条路径,此特性能够对上述寻路特性较好地进行刻画。在此基础上引入轨迹方向角对路径集合进行约束加速算法收敛,可用于求解高速路网中多合理路径问题。（5）利用EM算法对存在多路径的OD对间的通行时间混合高斯分布进行参数估计,采用BIC准则选择模型,从合理路径集合中筛选匹配出应用于收费路径识别的有效路径集合。然后将EM算法得出的隐参数作为各路径被选择的概率,拆分出的子高斯分布参数用于计算特定通行时间在各有效路径中的发生概率,以此建立贝叶斯分类器,对通行车辆进行收费路径识别。（6）结合H省高速公路收费数据与路网数据进行实例验证。对2018年全年收费数据进行预处理,同时构建高速路网模型。选取H站至T站为例计算合理路径集合,提取两站间1类货车通行时间数据进行处理,构建贝叶斯分类器。由于原始通行时间数据中并无行驶路径信息,无法用于分类器性能验证,故采用蒙特卡洛仿真算法构建带有路径标签的50000条仿真数据作为测试集输入,经实验识别率达到92.86%。最后对误判数据特性进行分析,以车检器方案为辅助手段在保证系统效率的同时提高整体识别精度。提高方法的科学性及实用性。

关键词：高速公路收费数据双层映射法蚁群算法合理多路径问题 EM算法混合高斯分布

数据仓库与联机分析技术在高速公路收费系统中的应用

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数据仓库与联机分析技术在高速公路收费系统中的应用

作者：常博长安大学

学位级别：硕士

随着高速公路收费业务的飞速发展,运营过程中积累了大量的历史数据。如何对这些历史数据进行有效的分析,发现知识,用以指导经营决策,已成为企业在竞争中制胜的关键。数据仓库(DW)技术和联机分析处理(OLAP)技术已成为决策支持系统领域研... 详细信息

随着高速公路收费业务的飞速发展,运营过程中积累了大量的历史数据。如何对这些历史数据进行有效的分析,发现知识,用以指导经营决策,已成为企业在竞争中制胜的关键。数据仓库(DW)技术和联机分析处理(OLAP)技术已成为决策支持系统领域研究的热点。本文综合分析了数据仓库和联机分析处理技术的相关知识点,对将数据源系统向数据仓库加载的ETL(提取、转换和加载)过程进行了比较深入地研究。利用SQL Server 2005中提供的Analysis services工具建立数据仓库模型,实现了从星型模型向多维数据立方体的转换,形成了多维分析模型,并采取切片、切块、旋转、钻取等各种分析动作剖析数据,实现了联机分析,使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入地了解包含在数据中的信息内涵。前台开发工具选择了C#.NET对系统进行更直观的展示。目前国内将数据仓库技术应用于高速公路收费数据分析领域并未取得系统性的研究成果和成功的实施案例。本文在调查研究高速公路收费业务运营情况的基础上,将数据仓库和联机分析处理这两种技术相互结合,设计并实现了高速公路收费数据管理分析系统,为决策支持系统开辟了新途径,具有一定的理论和实际意义。

关键词：高速公路收费数据数据仓库 OLAP Analysis Services