基于GMM模型与RWI-HLLE算法的高速公路运行状态评价
发布时间：2021-01-10 21:00
高速公路运行状态评价分析、交通运行状态获取是交通运行管理与出行信息获取的基础,通过大量的交通运行数据对高速公路的运行状态进行等级划分与状态识别能够对交通运行状态的发展规律进行研究。通过对高速公路运行状态的识别,可以使出行者及时获取相关道路运行状态信息,避免造成更大范围拥堵的形成,对于高速公路运行管理有着重要意义。本文围绕高速公路运作状态等级划分与识别问题,根据高速公路运行管理部门的实际需求,结合高速公路交通参数,对高速公路运行状态评价指标体系、高速公路运行状态等级划分评价以及高速公路运行状态识别综合评价进行深入研究。并通过实验分析对所建立的模型算法进行验证,说明了研究方法的可行性。本文的主要研究工作如下:建立了高速公路运行状态评价指标体系。根据高速公路实际运行需求,集合指标体系建立原则,对高速公路运行评价指标进行了分析,确定了评价指标体系。通过实际数据的分析,构建了满足动态评价与周期评价的指标体系。提出了基于高斯混合模型（GMM）的高速公路运行状态综合评价方法。以高速公路交通运行数据为依据,采用GMM-EM算法模型对数据进行聚类分析,根据聚类中心与比例对各指标及整体运行状态进行等级划分...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一客车(左)与货车(右)跨省通行量分布
北京交通大学硕士学位论文???行状态样本进行降维处理，对高速公路运行状态进行识别。??１．５研究技术路线??在对国内外研究现状进行分析的基础上，根据本文的研宄内容以及主要方法，??对高速公路运行状态进行评价，并划分相应的等级。采用聚类分析、降维学习等??方法对高速公路运行状态进行识别与综合评价，系统的对高速公路的运行状态进??行相应的类别划分与评价分析，本文的技术路线如图１－３所示。??￣
图２－１数据降维算法分类??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｄａｔａ?ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ?ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ??２．２．２流形学习??在流形的概念中，流形是局部拥有欧式空间特征的空间，也就是说流形的局??部是语欧式空间相同构造的，比如我们日常生活中常见的曲面、球体等。在一般??的机器学习中，主要的学习方法是样本点之间的欧式空间映射以及距离，但是例??如球体等样本点的分布并没有在欧式空间中，传统的机器学习并不适用，因此采??用了流形学习对此类问题进行分析。??流形学习将分析的样本假设在位于一个流形体之上，将所有的数据点分布在??其中，也可以认为这些样本点共同组成了该流形体。流形学习的基本解释就是对??高维数据进行降维处理，对高维数据进行可视化处理，对原始的高维数据有了更??加直观的了解，对原始数据隐含的规律进行挖掘。??对于流行学习的定义主要有以下表述：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于点、线、面层次的公路网交通运行状态评价[J]. 白骅,王建军,蒋意眉. 中国公路学报. 2018(11)
[2]基于独立特征选择与流形学习的故障诊断[J]. 杜伟,房立清,齐子元. 振动与冲击. 2018(16)
[3]高速公路出行信息服务评价指标体系研究[J]. 于泉,郭增增,梁锐. 交通运输研究. 2017(06)
[4]改进重构权值的局部线性嵌入算法[J]. 刘方原,夏克文,牛文佳. 中国图象图形学报. 2018 (01)
[5]基于流形结构的人脸民族特征研究[J]. 王存睿,张庆灵,段晓东,王元刚,李泽东. 自动化学报. 2018(01)
[6]基于熵权的道路交通状态模糊综合评判模型[J]. 谭振超,成卫,许世春. 交通科学与工程. 2017(03)
[7]基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法的改进[J]. 王红,葛丽娜,王苏青,王丽颖,张翼鹏,梁竣程. 计算机应用. 2018(01)
[8]基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法[J]. 邓飞跃,唐贵基. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]基于局部线性嵌入的多流形学习故障诊断方法[J]. 王广斌,罗军,贺旖琳,杜晓阳,陈庆怡. 湖南科技大学学报(自然科学版). 2015(04)
[10]基于物联网的高速公路运行状态监测指标体系研究[J]. 隋丽娜,王晓曼,曹沫,路敖青,刘娜,狄小峰. 公路. 2015(11)
博士论文
[1]城市道路路网交通运行状态分析方法及应用研究[D]. 苏飞.北京交通大学 2017
[2]基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法研究[D]. 何赏璐.东南大学 2017
[3]城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究[D]. 孙晓亮.北京交通大学 2013
[4]聚类分析中的相似性度量及其应用研究[D]. 白雪.北京交通大学 2012
硕士论文
[1]基于GVMD与流形学习的滚动轴承故障诊断研究[D]. 彭玲.重庆大学 2017
[2]流形学习的邻域选择和增量算法研究[D]. 高翠珍.山西大学 2012
[3]高速路网交通运行状态评价与判定方法研究[D]. 刘贺楠.重庆交通大学 2010
本文编号：2969403
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一客车(左)与货车(右)跨省通行量分布
北京交通大学硕士学位论文???行状态样本进行降维处理，对高速公路运行状态进行识别。??１．５研究技术路线??在对国内外研究现状进行分析的基础上，根据本文的研宄内容以及主要方法，??对高速公路运行状态进行评价，并划分相应的等级。采用聚类分析、降维学习等??方法对高速公路运行状态进行识别与综合评价，系统的对高速公路的运行状态进??行相应的类别划分与评价分析，本文的技术路线如图１－３所示。??￣
图２－１数据降维算法分类??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｄａｔａ?ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ?ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ??２．２．２流形学习??在流形的概念中，流形是局部拥有欧式空间特征的空间，也就是说流形的局??部是语欧式空间相同构造的，比如我们日常生活中常见的曲面、球体等。在一般??的机器学习中，主要的学习方法是样本点之间的欧式空间映射以及距离，但是例??如球体等样本点的分布并没有在欧式空间中，传统的机器学习并不适用，因此采??用了流形学习对此类问题进行分析。??流形学习将分析的样本假设在位于一个流形体之上，将所有的数据点分布在??其中，也可以认为这些样本点共同组成了该流形体。流形学习的基本解释就是对??高维数据进行降维处理，对高维数据进行可视化处理，对原始的高维数据有了更??加直观的了解，对原始数据隐含的规律进行挖掘。??对于流行学习的定义主要有以下表述：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于点、线、面层次的公路网交通运行状态评价[J]. 白骅,王建军,蒋意眉. 中国公路学报. 2018(11)
[2]基于独立特征选择与流形学习的故障诊断[J]. 杜伟,房立清,齐子元. 振动与冲击. 2018(16)
[3]高速公路出行信息服务评价指标体系研究[J]. 于泉,郭增增,梁锐. 交通运输研究. 2017(06)
[4]改进重构权值的局部线性嵌入算法[J]. 刘方原,夏克文,牛文佳. 中国图象图形学报. 2018 (01)
[5]基于流形结构的人脸民族特征研究[J]. 王存睿,张庆灵,段晓东,王元刚,李泽东. 自动化学报. 2018(01)
[6]基于熵权的道路交通状态模糊综合评判模型[J]. 谭振超,成卫,许世春. 交通科学与工程. 2017(03)
[7]基于OPTICS聚类的差分隐私保护算法的改进[J]. 王红,葛丽娜,王苏青,王丽颖,张翼鹏,梁竣程. 计算机应用. 2018(01)
[8]基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法[J]. 邓飞跃,唐贵基. 石家庄铁道大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]基于局部线性嵌入的多流形学习故障诊断方法[J]. 王广斌,罗军,贺旖琳,杜晓阳,陈庆怡. 湖南科技大学学报(自然科学版). 2015(04)
[10]基于物联网的高速公路运行状态监测指标体系研究[J]. 隋丽娜,王晓曼,曹沫,路敖青,刘娜,狄小峰. 公路. 2015(11)
博士论文
[1]城市道路路网交通运行状态分析方法及应用研究[D]. 苏飞.北京交通大学 2017
[2]基于多源异质数据的高速公路交通状态估计方法研究[D]. 何赏璐.东南大学 2017
[3]城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究[D]. 孙晓亮.北京交通大学 2013
[4]聚类分析中的相似性度量及其应用研究[D]. 白雪.北京交通大学 2012
硕士论文
[1]基于GVMD与流形学习的滚动轴承故障诊断研究[D]. 彭玲.重庆大学 2017
[2]流形学习的邻域选择和增量算法研究[D]. 高翠珍.山西大学 2012
[3]高速路网交通运行状态评价与判定方法研究[D]. 刘贺楠.重庆交通大学 2010
本文编号：2969403
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