基于收费数据的高速交通流特性分析与状态识别研究

发布时间：2020-12-10 00:22

　　经济的不断发展和科技的无限创新支撑着我国高速公路的快速发展。今时今日,高速公路联网收费系统已然成熟,收费数据也实现了全面统一,积累的海量收费数据能挖掘丰富的交通流运行特征信息。在不添加新型交通检测设备的条件下,利用收费数据分析与处理交通状态参量并进行交通状态识别,对提高高速公路运营管理效率和解决高速公路交通拥挤具有十分重要的意义。本论文以高速公路交通流时空特性分析和交通状态识别为关键探究对象,通过收集高速公路收费系统动态运行过程中记录的收费数据,包括进出口收费站地点、进出口时间、车型等,借鉴数据统计和数据挖掘的相关技术,在Oracle和Python平台下搭建了数据剖析的基本框架,采用多种数据处理方法后实现了对收费数据的信息提取和分析。包括如下研究成果:（1）数据质量会影响数据挖掘的效果,而数据预处理可以提高数据的质量。将大量收费数据存储到数据库中,针对其出现的一系列质量问题,归纳了五大类异常数据的具体表现形式,并对不同类型的问题制定了相应的处理规则;客观地比较数据处理前后的效果,验证了处理收费数据方法的可行性。（2）选取某高速公路某收费站为研究对象,统计各类车型的流量及总量并计算不同车... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

缺失数据示例

基于收费数据的高速交通流特性分析与状态识别研究-20-（1）插补缺失数据该收费站在当天出现了某段时间连续缺失数据的现象，缺失数据如图3.1所示。根据本文3.4.5小节阐述的理论与方法，参考前后两周同一日在缺失时间的数据采集值，对当前数据进行插补，结果如图3.2所示。图3.1缺失数据示例图3.2缺失数据恢复示例（2）修正错误数据图3.3、图3.4为原始速度、流量数据及其边界值。大部分数据均在合理限度内，依据本文3.4.6小节阐述的理论与方法，仅对未处于合理限度内的小部分数据进行修正。

兰州交通大学硕士学位论文-21-图3.3原始速度数据及其边界值图3.4原始流量数据及其边界值（3）交通流数据降噪处理采用3.4.7小节阐述的方法，图3.5、图3.6是降噪处理后的速度、占有率示意图。图3.5速度降噪处理示意010203040506010:0010:2210:4611:0411:3111:4712:0912:2912:5813:2213:4414:0414:2014:3414:5715:1715:3415:5516:1116:2516:4116:5517:0817:2017:3617:4718:0218:1518:3218:4819:0519:3019:4920:1620:4221:0921:5222:2623:42


本文编号：2907734