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硕士学位论文
基于云模型的路网交通拥堵状态
判别算法研究
STUDY ON DISCRIMINANT ALGORITHMOF NETWORK TRAFFIC CONGESTION
STATUS BASED ON CLOUD MODEL万 佳
哈尔滨工业大学
2012 年 6 月国内图书分类号:U491
学校代码: 10213
国际图书分类号:580 密级:公开
工学硕士学位论文
基于云模型的路网交通拥堵状态
判别算法研究
硕士研究生 :万佳
导师 :安实教授
申请学位 :工学硕士
学科 :交通运输规划与管理
所在单位 :深圳研究生院
答辩日期 :2012 年 6 月
授予学位单位 :哈尔滨工业大学 Classified Index: U491
U.D.C: 580
Dissertation for the Master Degree in Engineering
STUDY ON DISCRIMINANT ALGORITHMOF NETWORK TRAFFIC CONGESTION
STATUS BASED ON CLOUD MODEL
Candidate: Wan Jia
Supervisor: Prof. An Shi
Academic Degree Applied for: Master of Engineering
Transportation Planning and
Speciality:
Management
Affiliation: Shenzhen Graduate School
Date of Defence: June, 2012
Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
智能运输系统中的先进的交通管理系统受到了广泛的关注,并且在此基础上
产生了道路交通拥堵自动判别(Automatic Congestion Identification,ACI)算法。
通过分析经典 ACI算法与现有的新的 ACI算法,其中基本不涉及定性信息的处理,
而现实生活中需要并且存在着大量的定性信息。因此,本文提出了一种基于云模
型的 ACI 算法,实现了从定量数据到定性数据的转换。
在交通数据预处理的过程中引入了基于云模型的故障数据识别与修复的方
法。通过前后相邻时间段的云团的相似性特点,先将大量定量数据转换为定性概
念,通过比较概念之间的相似程度,再将定性概念转换为定量数据,并利用该数
据进行故障数据的修复,比传统的数据修复方法的平均相对误差减少了近 4个百
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交通网络拥挤识别
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高速公路交通事件自动检测算法研究
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官方公共微信道路交通拥堵自动检测的改进加州算法及仿真--《数学杂志》2012年04期
道路交通拥堵自动检测的改进加州算法及仿真
【摘要】：本文研究了高速公路交通拥堵自动检测算法.利用改进的加州算法,获得了用VISSIM软件对高速公路车流量情况的仿真数据及结果,仿真结果表明改进加州算法的检测结果良好.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：O242.1;U491.116【正文快照】：
1引言交通问题已成为阻碍世界大中城市发展的普遍难问题,道路交通拥堵的自动检测问题的研究,有助于预测拥堵的发生时间和地点,保障交通拥堵的及时发现与处理,大大减少城市交通拥堵对经济、环境等各方面的不良影响.目前已经研究和应用的各种高速公路事故自动检测算法,主要有基
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400-819-9993
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京公网安备74号加州算法 - 加州算法原理
步骤如下：1计算上下游检测器之间占有率的绝对差，和阈值T1比较，如果超过T1继续第二步。2计算上下游之间占有率量测之差与上游占有率之比，和阈值T2比较，如果超过T2继续第三步。3计算上下游之间占有率量测之差与下游占有率之比，和阈值T3进行比较，如果超过T3就预示着可能有事件发生，并重复第二步。如果再一次超过阈值，就表明有事件发生。
加州算法 - 加州#7
加州#7：经过深入的研究，Payne and Tignor (1978)公布了10种基于最初的加州算法的改进新方法，其中性能最好的是加州#7和加州#8。在加州#7中第三个参数被当前的下游占有率测量所取代，因此在大交通量中很常见的压缩波，不会发生误报警。并且发现当下游占有率的数据低于某个阈值，通常是20%，就预示着很可能有事件发生。
加州算法 - 加州#8
加州#8：这是改进的加州算法中最复杂的一个，同时也是性能最好的一个(Cohen and Ketselidou 1993)。这种算法提供了一个对压缩波反复的检测。这些波导致了上游交通移动的减速，并且可能在大交通量下产生交通瞬间的中断。通过分析数据，压缩波可以被检测到并且在上游推迟5分钟报警。这种算法把交通数据分成9种不同的状态，并且需要五种不同的阈值来进行校准。
加州算法 - 加州算法的缺陷
①对于每个地点的阈值标定很困难。特别在大的网络中，每个独立的阈值必须根据道路几何条件(如匝道、交织区、山地等)的不同而分别标定。②3个预定的事件判断步骤确实不能有效地捕捉到所有可能的交通模式。③3个步骤需要标定的阈值T1、T2、T3尤其依赖于地点及历史数据的质量，在入口匝道、交织段及上坡等路段算法无法表征其特定的交通模式，导致误警率上升，而在各地点取常数同样也增大了误警率。
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