基于云模型的路網(wǎng)交通擁堵狀態(tài)判別算法研究.pdf

1、智能運(yùn)輸系統(tǒng)中的先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)受到了廣泛的關(guān)注,并且在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生了道路交通擁堵自動(dòng)判別(Automatic Congestion Identification,ACI)算法。通過分析經(jīng)典ACI算法與現(xiàn)有的新的ACI算法,其中基本不涉及定性信息的處理,而現(xiàn)實(shí)生活中需要并且存在著大量的定性信息。因此,本文提出了一種基于云模型的ACI算法,實(shí)現(xiàn)了從定量數(shù)據(jù)到定性數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。
　　在交通數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程中引入了基于云模型的故障數(shù)據(jù)識(shí)

2、別與修復(fù)的方法。通過前后相鄰時(shí)間段的云團(tuán)的相似性特點(diǎn),先將大量定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為定性概念,通過比較概念之間的相似程度,再將定性概念轉(zhuǎn)換為定量數(shù)據(jù),并利用該數(shù)據(jù)進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的修復(fù),比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)修復(fù)方法的平均相對(duì)誤差減少了近4個(gè)百分點(diǎn)。
　　建立了具有三層結(jié)構(gòu)的路網(wǎng)交通狀態(tài)指標(biāo)體系。底層指標(biāo)為常用的交通流參數(shù),中間層指標(biāo)為路段交通運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo),頂層指標(biāo)為路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo),并將交通運(yùn)行狀態(tài)分為5個(gè)等級(jí),即暢通、基本暢通、輕微擁堵、中度擁

3、堵和嚴(yán)重?fù)矶隆?br>　　利用云變換算法體系中的峰值云變換、概念躍升得到了反映5種交通狀態(tài)的云的定性概念,即數(shù)字特征。通過隸屬度判別,實(shí)現(xiàn)定性概念到定量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,得到概念對(duì)應(yīng)的云滴,利用云滴對(duì)特定的交通流參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行判別,選出隸屬度最大值對(duì)應(yīng)的交通狀態(tài),得到最終的判別結(jié)果,并將判別結(jié)果以定性的一組語句輸出。
　　通過與經(jīng)典ACI算法和新的ACI算法的對(duì)比,基于云模型的ACI算法在擁堵判別率方面比當(dāng)前性能最好的雙截面人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算