基于多源数据融合的交通子区划分研究

发布时间：2024-02-21 12:26

　　随着城市化进程的推进,城市交通路网规模不断扩大,区域性拥堵成为常态。为应对交通拥堵,城市区域协调控制成为解决大规模路网下交通管控的有效手段之一。而区域协调控制的基础便是交通控制子区划分,通过对城市路网进行科学有效的划分,以便根据每个子区的交通特点应用针对性的协调控制策略,从而提高交通服务水平。国内外学者对交通子区划分做了大量研究,取得了丰富成果,但仍面临一些挑战。对大规模路网划分,必须以有利于交通管理方案的实施为目标,同时要求划分算方法高效、可靠,划分结果能够快速应对复杂交通状态的变化。如何有效利用多源检测器数据,为子区划分供高精确度的交通态势信息,从而进行快速合理的子区划分,是当前智能交通领域的研究热点。本文提出了一种基于多源数据融合的交通子区划分方法,通过仿真研究验证了该方法的有效性。本文的主要工作如下:1.为处理多源检测器数据获得态势指标,提出了基于关联规则的交通数据融合方法。基于FP_Growth关联规则算法,将交通数据置信度引入规则置信度中,提出IFP(Improved FP_Growth)算法判断交通流参数间的关联关系,并提出IFP<...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-9模糊变量E′隶属度函数示意图

图3-9模糊变量E′隶属度函数示意图3.3基于关联规则的数据融合算法3.3.1IFP_DF算法原理城市交通在运行过程中常采用交通态势这一概念描述路段、交叉口甚至路网的交通运行水平，定义样本数据集为已知交通态势分布的历史检测器数据信息，采用IFP算法对样本进行关联分....

图4-4关联度分布图

图4-4关联度分布图网交叉口关联度矩阵，有如下定义：1,12,1,11,22,2,21,2,,nnnnnnwwwwwwwww=W法进交通行子区划分，以路口间距离与交通运行态势的通态势相近的交....

图5-2路口的历史的交通态势

c空间占有率数据图5-1路口实时与历史交通流数据示意图总体而言，交通流参数在历史上呈现周期性与规律性，其参数以天为单位总体趋势。该路口的历史的交通态势绘制如图5-2：

图5-36月8日全天交通态势图

0sp1sp1sp1sp1sp2sp2sp232spS,232spSC,20.0spO,20.0spOC092spF,092spFC,05spS,05spSC,00.9spO,00.9spOC,191spF,191spFC,285spF,285spFC,....

本文编号：3905420