城市道路交通状态判别方法研究
深圳城市道路交通状态判别技术应用研究
深圳城市道路交通状态判别技术应用研究林 群1 关志超2 杨东援31.2（中国深圳市城市交通规划研究中心 深圳 518034） 3（中国同济大学 上海 200092）摘 要：当前，面向对象的方法是开发新的信息系统的首选方法，在业界，统一建模语言UML已成为在构建面向对象系统的分析与设计所使用的标准语言。
深圳城市道路交通拥挤自动判别系统，是通过对拥挤状态下交通特性进行分析和对ACI算法的适用性条件与需求进行研究，应用MVS设计模式和J2EE设计模式对软件基本功能进行设计。
通过典型的用例实现阐述软件的实际工作方式，解释不同的详细设计模型元素如何促成功能的实现。
用层次化的结构逐一说明重要的设计包及其依赖关系，详细列出设计包中重要设计类的基本属性、主要操作及协作者，并对核心操作进行具体说明。
关 键 词：道路交通 状态识别技术 面向对象 ACI 算法 UML中文分类：TP319 文献标识码：A 文章编号：基金项目：深圳市2004年政府投资计划重点工程项目 (编号：深发改2004-481号)Research of Applications in the Identification Technologyof Shenzhen Urban Road Traffic ConditionsLin qun 1 Guan zhi-chao 2 Yang Dong-yuan 3(1.2 Shenzhen urban transport planning center of china Shenzhen 518034 )(3Tongji university of china Shanghai 200092 ) Abstract: Nowadays, object oriented methodology is the most popular for developing information systems, and the Unified Modeling Language becomes a standard language for the analysis and designing phase in developing an object oriented system. The ShenZhen Urban Road Traffic Condition identification System, which focuses on the analysis of the characteristics in traffic jam, and the applicability of the ACI algorithm. In this paper, we apply MVS pattern and J2EE technology into the design of this system, and explain the working process of the software by typical use cases. We also illustrate the model elements for the key functions, and present the hierarchy of important packages and the dependencies, including the basic properties, operations and collaborators of the classes.Key words: road traffic, status identification Technologies, object oriented, ACI algorithm, UML1．引言在城市交通仿真（宏观、中观、微观）体系的总框架下，交通状态与交通参数数据之间实质上是一种映射关系，采用交通拥挤自动判别ACI 算法，进行短期交通控制措施的规划，需要对现状交通网络状况有全面的认识与评价。
《2024年城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究》范文
《城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究》篇一一、引言随着城市化进程的不断加速，城市交通问题愈发凸显，尤其是在大型城市中，交通拥堵问题成为了困扰市民的重大问题。
如何有效评价和预测城市道路交通状态，已成为一个重要的研究方向。
本文将对城市道路交通状态评价和预测方法进行深入研究，并探讨其应用。
二、城市道路交通状态评价方法1. 交通流量评价交通流量是评价城市道路交通状态的重要指标之一。
通过对交通流量的统计和分析，可以了解道路的通行能力和交通状况。
常见的交通流量评价方法包括流量计数、车速检测等。
其中，流量计数是通过统计单位时间内通过某一断面的车辆数来评价道路的交通流量；车速检测则是通过测量车辆通过某一断面的平均速度来评价道路的通行能力。
2. 交通拥堵评价交通拥堵是城市交通问题的主要表现之一。
交通拥堵评价主要依据拥堵程度、拥堵时间和拥堵范围等因素进行评价。
常用的评价方法包括拥堵指数法、行程时间法等。
其中，拥堵指数法是通过比较实际交通流与正常交通流的差异来评价拥堵程度；行程时间法则是通过比较实际行程时间与正常行程时间的差异来评价道路的拥堵状况。
三、城市道路交通状态预测方法1. 基于历史数据的预测方法基于历史数据的预测方法是通过分析历史交通数据，利用数据挖掘和机器学习等技术，建立交通状态预测模型，对未来一段时间内的交通状态进行预测。
常用的预测模型包括时间序列模型、神经网络模型等。
2. 基于实时数据的预测方法基于实时数据的预测方法是通过收集实时交通数据，利用交通流理论、数学模型等方法，对未来一段时间内的交通状态进行预测。
常用的预测方法包括交通流理论模型、元胞传输模型等。
四、应用研究1. 城市交通规划和管理通过对城市道路交通状态的评价和预测，可以为城市交通规划和管理提供科学依据。
例如，通过对交通流量的分析和预测，可以合理规划道路布局和交通组织；通过对拥堵状况的评价和预测，可以制定有效的交通管理措施，缓解交通拥堵问题。
156-基于FCM城市区域道路交通状态时空分层判别方法
收稿日期：２０１１ ０９ ０６；修回日期：２０１１ １０ ２８ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１７４１７６）；浙江省科技公益项目（２０１０Ｃ３３２４５）；特种装备制造与先进加工技术教育部／浙江省重点实验室开放基金；杭州市社会发展科研专项资助项目（２０１１０５３３Ｂ０２）作者简介：董红召（１９６９ ），男，教授，博士，主要研究方向为智能交通机电系统（ｉｔｓ＠ｚｊｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）；马帅（１９８６ ），女，硕士研究生，主要研究方向为交通数据时空分析；郭明飞（１９７７ ），男，讲师，博士研究生，主要研究方向为智能交通系统．基于ＦＣＭ城市区域道路交通状态时空分层判别方法董红召，马 帅，郭明飞（浙江工业大学智能交通联合研究所，杭州３１００１４）摘 要：为了解决城市区域路网交通状态的时空分析问题，提出了一种基于模糊Ｃ均值聚类（ＦＣＭ）道路交通状态判别模型及分析方法。
通过路网的空间单元交通状态的定量分析和对大量的历史数据进行ＦＣＭ分析，挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心，并将实时采集的交通数据与聚类中心进行匹配，评判其实时交通状态，最后根据空间单元在路网空间分布，获得各状态下点、线、面的空间分层分析结果。
实例结果表明，判别方法能准确地实现区域路网的交通状态时空判别，为交通精细化管理提供辅助决策信息。
关键词：交通状态；时空分析；模糊Ｃ均值聚类中图分类号：Ｕ４９１．３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０１２）０４ １２６３ ０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１２．０４．０１７ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｍｏｄｅｌｆｏｒｕｒｂａｎｒｅｇｉｏｎａｌｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇＤＯＮＧＨｏｎｇ ｚｈａｏ，ＭＡＳｈｕａｉ，ＧＵＯＭｉｎｇ ｆｅｉ（ＩＴＳＪｏｉｎｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｆｏｒａｒｅａｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔａｒｅａｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｕｎｉｔｏｆｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋ．ＴｈｅｎｇａｉｎｅｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓｏｆｅａｃｈｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｆｏｒｔｈｅｕｎｉｔｏｆｔｈｅｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ａｆｔｅｒｔｈｉｓ，ｉｔｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｒｅａｌ ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｉｔｓｒｅａｌ ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｄａｔａ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｈｅｕｎｉｔｓ’ｓｐａｃｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｅｘａｍｐｌｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｉｓａｎａｌｙｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｉｔａｌｓｏｓｕｐｐｌｉｅｓｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｍａｎａｇｅｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃｓｔａｔｅ；ｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓ；ｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ* 引言对城市道路交通状态准确的把握，是实行高效的精细化交通管理与控制、缓解车路资源矛盾的重要基础。
基于RFID技术的城市道路交通状态判别研究
基于RFID技术的城市道路交通状态判别研究摘要：目前，我国的科技发展十分迅速，在科技快速发展的过程中，我国的城市建设得到了良好的发展，射频识别（RFID）技术作为交通领域较新的数据采集技术，利用RFID技术采集交通参数是车路协同新领域探索的技术支撑。
本文基于实现实时道路交通状态判别这一目的，采用RFID系统采集城市道路车辆数据，通过构建交通参数计算方法，将车辆数据转化为交通流量、流速、密度等道路交通参数，参照速度阀值判断道路实时交通状态，通过结合路段交通量的转移分布和历史平均行程时间分析，建立了适用于RFID技术的交通状态模型，预测未来短时间内路段以及区域交通状态的变化情况。
关键词：RFID技术；城市道路；状态判别引言社会经济的持续快速发展，使得我国城市化进程加快，汽车工业飞速发展，居民的生活水平得到快速提高。
与此同时，我国各大城市的交通需求急剧增加，导致了一系列的交通问题，如交通拥堵、交通事故和汽车尾气污染等，此类城市交通问题对国民经济和城市的可持续发展造成了不良影响，越来越受到社会和决策者的关注。
为了改善城市交通系统的运行质量，缓解交通需求增长带来的压力，我国大力建设交通基础设施来扩大交通供给。
但是可利用的土地资源有限，交通设施的扩张将受到限制，难以适应交通需求的快速增长，因此，还需利用科学的管理和控制手段，如智能交通系统等先进技术来提高己有交通设施的利用率和交通运行质量。
1交通拥挤的含义与分类交通状态是指交通流的总体运行状态。
城市道路上的交通状态一般可分为畅通和拥挤两种:畅通状态是指平均行程车速不明显低于所在路段规定的最高速度限制的交通状况，包括自由流交通状态和稳定流的较好和中间部分;拥挤状态是指平均行程车速明显低于所在路段规定的最高速度限制的交通状况。
根据拥挤的严重程度，拥挤又可分为一般拥挤和严重拥挤。
一般拥挤常常也认为是车流处于缓行状态，是指平均行程车速尚在一个大家公认的可以接受的范围之内的交通状态，此时交通处在稳定交通流范围的较差部分。
城市交通拥堵状况的测量与分析
城市交通拥堵状况的测量与分析1. 引言城市交通拥堵一直是大城市面临的普遍问题之一。
随着城市化进程的加速和汽车普及率的提高，交通拥堵问题日益严重，不仅给市民的出行带来不便，也给城市的经济发展和环境保护带来挑战。
因此，通过测量与分析城市交通拥堵状况，可以为城市规划和交通管理提供科学依据，从而改善交通拥堵情况。
2. 城市交通拥堵的测量指标为了准确评估城市交通拥堵状况，需要确定一些可量化的指标。
常用的交通拥堵测量指标包括平均速度、交通运行时间、流量-密度比等。
平均速度是衡量交通流动性的重要指标，通过测量某一路段车辆通过的速度，可以评估交通流畅程度。
交通运行时间是指车辆在某段距离内移动所需的时间，可以用来反映出行效率。
流量-密度比则是指在道路上单位时间通过的车辆数与车辆密度之间的关系，可以反映交通道路承载能力。
3. 城市交通拥堵的测量方法目前，测量城市交通拥堵主要采用传统的实地调查方法和基于智能交通系统的测量方法。
实地调查方法包括现场观察、问卷调查和地面交通检测器等。
通过现场观察可以了解道路交通状况，但覆盖范围有限，且容易受到人为因素影响。
问卷调查可以获取市民对交通状况的主观感受，但可能存在偏差。
地面交通检测器能够实时地记录车辆通行情况，可以提供精确的数据。
智能交通系统利用先进的传感器、通信技术和数据处理方法，对城市交通进行全面监测和测量。
通过监测车辆的行驶速度、通行时间等信息，可以实时了解道路交通拥堵状况。
此外，还可以通过车载导航系统、交通应用软件等提供实时交通信息，帮助市民规划出行路线。
4. 城市交通拥堵状况的分析方法为了深入分析城市交通拥堵状况，可以采用交通运行指标的统计分析和模型建立等方法。
统计分析可以通过对测得的交通数据进行整理和处理，得到交通拥堵的程度、节日特点等指标。
模型建立可以通过对交通数据进行建模，运用数学方法预测交通拥堵的发展趋势，并进行交通管理和规划的决策支持。
另外，还可以运用地理信息系统（GIS）技术分析城市交通拥堵。
城市道路交通拥堵状态的动态综合评价及对策研究
城市道路交通拥堵状态的动态综合评价及对策研究（可行性研究报告）一、项目实施的背景和意义近年来，随着国民经济的快速增长，人流、物流、信息流以前所未有的密度涌向大中城市并向周边辐射，城市化进程明显加快，城市规模不断扩大，人口不断集中。
统计资料显示：超过百万人口的大城市数量从1978年的13个增加到2010年的42个，目前城市化水平已经达到50%。
此种状态在带动城市交通需求高速增长，机动车辆快速增加的同时，也促使城市道路负荷加重，交通拥堵现象日益加剧[1]。
交通拥堵使交通延误增大，行车速度降低、时间损失、燃料费用增加、排污量增大、城市环境恶化、并诱发交通事故，直接影响人们的工作效率和身体健康[2]。
当前，城市道路交通拥堵已经成为阻碍城市快速健康发展的焦点问题之一，其所造成的经济、安全和环境等方面的重大损失已引起社会各方的广泛关注。
例如，北京市城市干道平均车速比十年前降低50%以上，市区183个主要交叉口中，严重阻塞的达到60%；上海市中心区高峰期的道路平均车速不到20km/h[3]。
同时各大城市交通拥堵日趋严重，并且开始由城市中心区向郊区蔓延；中小城市也普遍出现了交通拥挤现象。
以金华市为例，近年来在经济日渐活跃、城市日益繁荣的同时，也被城市交通拥堵问题所困绕。
“十一五”以来，金华市区域经济一直保持高速增长，但城市用地状况的改变与常住人口的迅速增加，城市客货交通行为发生了很大变化，机动车拥有量近年来一直保持着两位数以上的高位增长，南来北往繁忙的交通使得原先通畅的出行环境日趋恶化，且由此产生的尾气和噪声污染不断加剧，严重影响了金华作为全国十大宜居城市的社会声誉。
事实上，城市交通拥堵不仅是我国发展中遇到的问题，也是世界各国需要共同面对的难题。
美国德州运输研究所对美国39个主要城市进行研究后，估计美国每年因交通堵塞而造成的经济损失约为410亿美元，12个最大城市每年的损失均超过10亿美元；日本估计东京每年因交通拥堵造成的交通参与者的时间损失相当于123000亿日元；欧洲每年因交通拥堵和环境污染造成的经济损失分别为5000亿欧元和50~500亿欧元[4]。
城市道路交通状态评价和预测
城市道路交通状态评价和预测众所周知，目前的城市道路交通问题已经成为我国面临的所有问题中最为棘手的问题之一，交通拥挤不仅严重影响着城市居民的生活质量和城市经济的可持续发展，其所引起的空气污染更是严重威胁着人们的生命健康。
城市道路交通问题日益受到相关部门的重视，对其的研究也越来越多，如何能够有效的对城市道路交通状态进行准确的评价和预测是相关部门需要迫切解决的问题。
本文就针对这些问题进行简要的分析，旨在有效缓解城市道路拥挤等问题。
一、城市道路交通状态概述要想对城市道路交通状态的评价方法和预测方法及其应用研究进行深入的探讨，那么我们首先要弄清楚一个概念，即何为交通状态。
目前，交通状态这一概念没有统一明确的定义，但是有一点可以肯定，那就是它是伴随着交通系统的运行逐渐产生的，因此，它属于一种系统的状态。
综合各个学者对交通流量的解释，笔者认为，交通状态是由一组从不同侧面和不同粒度对城市交通流的行为不断进行准确的反映，同时是对整个交通流的运行状况进行客观的反映。
交通状态具有以下几个特点：首先是客观性，这是因为在城市的道路交通中，交通流是一定的，从而反映交通流的交通状态也是一定的，因此交通状态具有不以人的意志为转移的客观性；其次是较强的连续性，因为道路交通的交通流是一个连续不断的动态过程，除非发生特殊情况，城市道路不会发生停止交通流的现象，因此是连续的；第三是具有明显的相关性，这个我们可以切身体会的到，城市中某一条道路因为修建等原因禁止通过，会直接导致另一条相关道路的交通量增大，这就是交通状态的相关性。
二、城市道路交通状态的评价方法（一）城市道路交通状态的评价原则在对城市道路交通状态进行正确评价之前，首先要对其评价的步骤和原则有清楚的掌握，可具体包括以下两个方面的内容。
首先是要对道路交通状态的客体进行明确，这一点可从两个方面来考虑，一方面是交通管理需求的层次问题，针对不同的交通状况，管理的层次也不尽相同，另一方面可从城市道路在交通流上的特征来考虑，通过不断的实时获取新的交通数据来进行客体的确定。
城市道路交通拥堵判定研究
图6.1:南坪片区地理位置图(D;strict of Nanpin‘Iocatj∞mp)
2.8.3
进场前现场内有障碍物已消除,具备施工条件。
2.8.4现场内地面全部硬化处理,做到无黄土外露。
2.9施工现场平面布置
详见现场平面布置图
2.10施工扰民问题
本工程要认真考虑尽量减少施工扰民问题,并严格按照有关规定执行。
2.11临时用电、用水设计
1.临电设计:
综合以上11组用电设备的计算负荷,取周期系数KP=KQ =0.8,则PJ=0.8*(53+27+.52.5+30.87+8.32+46.08+25.1 2+12+17.6+9.45+50.5)=0.8*332.44=265.95Kw
安全目标:确保不发生重大伤亡事故,杜绝死亡事故,轻伤事故频率控制在5%o以内。
文明施工目标:以创建“陕西省文明工地”,作为文明施工的标准。
消防目标:严格按照施工组织设计进行管理,消除现场所有的消防隐患,达到各级消防主管部门和公司上级主管部门的验收标准。
环保目标:创“绿色、无污染施工工地”。
教育培训目标:选派年轻有发展潜力的技术人员参加公司举办的各类培训学习,与工程施工有关的先进技术可以单独联系在外学习。
施工作业人员
第二章施工部署及总平面布置
本工程质量标准要求高、计划施工总工期180日历天,期间经历雨期,工期较紧张。为了保证基础、面层、照明均尽可能有充裕的时间施工,优质高效地完成本工程,须充分考虑到各方面的影响因素,从任务划分、人力、资源、时间、空间的充分利用与合理配置上,科学部署,严密组织工程流水施工。
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城市道路交通状态判别方法研究摘要随着社会经济的快速发展,道路车辆不断增多,道路交通需求增长迅速,道路交通状况正变得日益严峻。
恶性交通事故及交通拥挤的迅速增加,不但严重威胁人民生命与财产的安全,也给道路交通的运行效率带来了严重影响。
为了提高道路交通的安全性与运行效率,世界各国尤其就是发达国家不断研究运用先进技术对道路交通运行状态进行监控,出现了各种以不同设备为手段的交通监控系统。
而要充分利用这些先进的交通检测手段为城市交通服务就需要适合的交通状态判别方法。
本文基于此目的,分析了国内外相关课题的研究现状,对交通流参数、道路交通状态分析及目前已有判别方法进行了研究。
首先重点分析了经典的加州算法、McMaster算法、指数平滑法、标准偏差法,并对算法作出了比较分析;然后针对已有研究成果在城市道路交通状态判别上的不足,在已有研究成果基础上,以聚类分析为方法,建立利用定点检测线圈数据进行交通状态判别的方法,并通过实际案例分析证明了方法的有效性。
本论文的研究成果可为交通管理者实时了解路网交通状态变化的信息,及时采取对策,疏导交通、减少拥挤,提高交通安全保障,使有限的路网时空资源发挥效率而提供帮助。
关键词:智能交通系统;道路交通状态;交通状态判别;聚类分析;环形检测线圈数据;IDENTIFICATION METHOD FOR URBAN ROAD TRAFFICCONDITIONSABSTRACTWith the high-speed develop of social economic,number of vehicles on road increases faster than any recent time,and the traffic demand also rapidly grows,traffic condition is becoming more and more serious、The vicious traffic accidents and traffic congestion rapidly increases,which is not only a serious threat to people's lives and property,but also brings a serious impact to the effciency of traffic system、In order to improve the safety and effciency of road traffic,the world,especially the developed countries continue to study how to use advanced technology to monitor road' state,which facilitated a variety of different means anddevices of traffic control system、To take full advantage of these advanced traffic detection means for urban transport services ,we need a method to discriminant the traffic state、For this purpose,this study analyzed some related topics of domestic and abroad, Today,some researchs has already been done on the subject of traffic flow parament and traffic state、This study first analyzed the classic algorithm of California,McMaster algorithm, exponential smoothing algorithm and the standard deviation method,then comparamised these methods;based on the lack of judging urban traffic status that the existing researchs has, and make use of cluster analysis method, establishes the use of fixed-point detecting coil data traffic status discrimination method, and through actual case analysis to prove the validity of the method。
The result of this study gives a way to the traffic managers to know the informations of traffic net in any time and take measures to manage the traffic,reduce congestion,improve traffic safety,and offer aids to allow limited road sources can be used efficiently、Key Words:intelligent transportation systems;road traffic status; traffic status discrimination; cluster analysis; loop detector data目录1绪论 (1)1、1研究的背景、目的及意义 (1)1、2 国外研究进展 (1)1、3国内研究现状 (3)1、4各种算法优缺点比较 (5)1、5论文研究的主要内容 (6)2 城市道路交通状态分类、指标与交通参数研究 (6)2、1我国关于交通拥挤的量化定义 (6)2、2交通流参数 (7)2、3基本的交通参数的选取 (9)3基于聚类分析的交通状态判别方法 (10)3、1 研究方法的选择 (10)3、2 聚类分析方法介绍 (11)3、3 聚类分析算法的特征数据样本 (13)3、4 原始数据规约........................................................................................... 错误!未定义书签。
3、5 对丢失基础数据的处理 (17)4案例分析 (18)4、1 交通基础数据说明 (18)4、2 交通状态聚类分析结果 (18)4、2 判别结果.................................................................................................... 错误!未定义书签。
5 总结与展望 (23)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)附录A经处理后的交通基础数据表 (25)附录B经处理后的交通基础数据表 (28)附录C经处理后的交通基础数据表 (32)附录D经处理后的交通基础数据表 (35)附录E经处理后的交通基础数据表 (39)1绪论随着在智能交通管理系统的不断发展,出现了各种交通状态实时判别方法。
大多的交通状态判别系统都包括数据获取,数据准备,数据比较,实时状态判断等。
交通状态判别即就是要实现将采集到的基础数据经过处理后与一个既定的交通状态判别标准进行比较,从而判别出定性交通状况,判别结果可作为交通管理者决策时的参考依据。
现实中,交通系统就是一个随时间不断变化的时变系统,交通流的基本特征不仅每时每刻都在发生着量变,而且在一个相当长的时期内,不断积累的量变会带来整个交通系统交通流特征的质变,质变的发生意味着交通定性状态的改变。
1、1研究的背景、目的及意义随着经济的高速发展与社会进步脚步的加快,城市人口剧增,汽车的数量增长越来越快,城市路网的通行能力已经无法满足日益增长的交通需求,交通拥挤与堵塞现象变得越来越严重,交通事故,交通污染,能源消耗等各种引发出来的问题已经俨然成为世界各国特别就是发达国家所面临与必须解决的重大问题,智能交通系统(ITS,Intelligent Transportation System)通过对传统的变革,提升交通系统的信息化、智能化、集成化与网络化,保障人、车、路与环境之间的相互交流,进而提高交通系统的效率、安全性、机动性、经济性、可达性达到保护环境,降低能耗的作用,ITS已经成为国际上公认解决上述交通问题的根本途径,越来越受到国内外政府、专家、学者等的重视与广泛应用。
在智能交通系统中,各种交通判别算法通常都就是用来对道路环境中的实时交通状态判别,通过这些算法,可以通过对道路基础信息采集系统采集到的交通数据进行分析,通过一定数学方法处理,根据变化的趋势得到目前交通系统的运行情况,系统将得到的基础数据经过一定处理后与一个既定的交通状态判别标准进行比较,从而能够判别目前交通系统处于何种状态,即实现对实时获得的交通监控数据进行处理,得到交通状态定性判别结果。
当这个判别结果提供到交通系统管理者与决策者手中时,她们就可以针对不同情况制定相应的交通控制、管理与诱导措施。
本文的研究目的即就是要在已有研究的基础上,提出可利用定点检测线圈数据实现城市道路交通定性状态判别的方法。
1、2 国外研究进展Thancanamootoo与Bell(1988)研究了一种用于城市主干道交通事件检测的算法,这种算法采用的指标就是占有率参数。
在这种算法中,使用指数平滑方法来估计每个信号周期内单个车道上下游位置占有率的预测值,然后将其与阈值比较来确定下游事件的发生。
后来,Bretherton与Bowen(1991)依托MONOICA(Monitoring Incidents and Congestion Automatically,MONICA)项目,在Bell 算法的基础上,设计了一个改进算法。
这种算法使用流量与占有率数据作为事件检测的指标值。
由于交通流量在路段上的不守恒性,导致 ACI算法的效果并不就是很理想[1]。
I van et al、(1993-1997)使用人工神经网络技术与数据融合技术处理来自固定检测器、移动检测器与人工报告三种数据源的数据来确定事件的发生。