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    188宝金博页面版: 城市快速路交通拥挤识别方法

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    内容提示： 第６ 卷第３ 期２ ０ ０ ６ 年９ 月交通运输工程学Ｊｏ ｕ ｍ ａ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｒａ ｆ ｆ ｉｃ ａ ｎ ｄＴ ｒ ａ ｎ ｓｐ ｏ ｒ ｔａ ｔｉｏ ｎ报Ｅ ｎ ｇ ｉｎ ｅ ｅ ｒ ｉｎ ｇＶ ０ １． ６Ｓ ｅｐ ｔ．Ｎ ｏ ． ３２ ０ ０ ６文章编号： １６７ １—１６３７ （ ２００６）０３一００８７ —０５０城市快速路交通拥挤识别方法姜桂艳， 江龙晖， 王江锋（ 吉林大学交通学院， 吉林长春１３０ ０ ２５）摘要： 为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤， 通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后， 设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。 该方法将占有率、 速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量， 运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生， 通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：25 | 上传日期：2015-12-31 23:59:09 | 文档星级：
    第６ 卷第３ 期２ ０ ０ ６ 年９ 月交通运输工程学Ｊｏ ｕ ｍ ａ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｒａ ｆ ｆ ｉｃ ａ ｎ ｄＴ ｒ ａ ｎ ｓｐ ｏ ｒ ｔａ ｔｉｏ ｎ报Ｅ ｎ ｇ ｉｎ ｅ ｅ ｒ ｉｎ ｇＶ ０ １． ６Ｓ ｅｐ ｔ．Ｎ ｏ ． ３２ ０ ０ ６文章编号： １６７ １—１６３７ （ ２００６）０３一００８７ —０５０城市快速路交通拥挤识别方法姜桂艳， 江龙晖， 王江锋（ 吉林大学交通学院， 吉林长春１３０ ０ ２５）摘要： 为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤， 通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后， 设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。 该方法将占有率、 速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量， 运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生， 通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。 模拟数据和实测数据对比结果表明， 该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤， 具有良好的实用性。关键词： 交通信息工程； 交通拥挤识别； 数据挖掘； 人工神经网络； 交通状态中图分类号： Ｕ ４ ９ １文献标识码： ＡＴ ｒ ａ ｆ ｆ ｉｃｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎｉｄ ｅ ｎ ｔｉｆ ｉｃ ａ ｔｉｏ ｎ ｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄ ｏ ｆｕ ｒ ｂ ａ ｎｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓｓｗ ａ ｙＪｉａ ｎ ｇ Ｇ ｕ ｉ—ｙ ａ ｎ ， Ｇ ａ ｎ ｇ Ｌ ｏ ｎ ｇ —ｈ ｕ ｉ， Ｗ ａ ｎ ｇＪｉａ ｎ ｇ —ｆ ｅｎ ｇ（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＴ ｒａ ｎ ｓｐ ｏ ｒｔａ ｔｉｏ ｎ ， Ｊｉｌｉｎ Ｕ ｎ ｉｖ ｅ ｒ ｓｉｔｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ１３０ ０ ２５， Ｊｉｌｉｎ ， Ｃ ｈ ｉｎ ａ ）Ａ ｂ ｓｔｒ ａ ｃ ｔ： Ｉｎｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔｏｑ ｕ ｉｃ ｋ ｌｙ ｉｄ ｅｎ ｔｉｆ ｙｔｒａ ｆ ｆ ｉｃｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎｆ ｒ ｏ ｍｍ ａ ｓｓｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｉｃｔｒａ ｆ ｆ ｉｃ ｉｎｆｏｍ ａ ｔｉｏｎ，ｔｒａ ｆ ｆ ｉｃｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎ ｐ ａ ｔｔｅ ｒ ｎａ ｎ ｄ ｔｈ ｅ ｃｈ ａ ｒ ａ ｃｔｅｒ ｉｓｔｉｃｓ ｏ ｆ ｖ ａ ｒ ｉｏ ｕ ｓ ｄ ａ ｔａｎ ｌｊｎ ｉｎ ｇ ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｉｅ ｓｗ ｅ ｒ ｅａ ｎ ａ ｌｙ ｚｅｄ ，ａ ｎ ａ ｕ ｔ ｏ －ｉｄ ｅｎ ｔｉｆ ｙ ｉｎ ｇｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｕ ｒ ｂ ａ ｎｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓｓｗ ａ ｙｔｒａ ｆ ｆ ｉｃｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎｗ ａ ｓｄ ｅｓｉｇ ｎ ｅｄ ．Ｔ ｈ ｅｆ ｌｏ ｗ ， ｓｐ ｅ ｅ ｄａ ｎ ｄｏ ｃ ｃ ｕ ｐ ａ ｎ ｃ ｙｏ ｆｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓｓｗ ａ ｙｗ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍ ｂ ｉｎ ｅ ｄ ｉｎ ｔｏｓｅｖ ｅｒ ａ ｌｎ ｅ ｗｅｉｇ ｅｎ ｖ ｅｃｔｏ ｒ ｓ，ｏ ｐ ｔｉｍ ｉｚ ｅ ｄｍ ｕ ｌｔｉ一１ａ ｙ ｅｒ ｆ ｅ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄｐ ｅ ｒ ｃ ｅ ｐ ｔｒ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｗ ａ ｓ ａ ｄ ｏ ｐ ｔｅ ｄ ｔｏｃｌａ ｓｓｉｆ ｙ ｔｈ ｅ ｅ ｉｇ ｅ ｎ ｖ ｅ ｃ ｔｏ ｒ ｓ ｄ ｕ ｒ ｉｎ ｇ ｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎａ ｎ ｄｎ ｏ ｎ —ｃｏ ｎ ｇ ｅｓｔｉｏ ｎ ，ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎａ ｎ ｄｎ ｏ ｎ —ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎｃ ｏ ｕ ｌｄ ｂ ｅ ｄ ｉｓｔｉｎ ｇ ｕ ｉｓｈ ｅ ｄ ｂ ｙａ ｎ ａ ｌｙ ｚ ｉｎ ｇｔｈ ｅ Ｖ ａ ｒ ｉａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｏ ｆｔｈ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌｏ ｕ ｔｐ ｕ ｔｓ，ｔｈ ｅ ｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄ ｗ ａ ｓｔｅｓｔｅｄ ｗ ｉｔｈ ｓｉｍ ｕ ｌａ ｔｅ ｄ ｄ ａ ｔａ ａ ｎ ｄ ａ ｃｔｕ ａ ｌ ｄ ａ ｔａ ｆ ｒ ｏ ｍ ａ ｎ ｕ ｒ ｂ ａ ｎｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓｓｗ ａ ｙ ．Ｔ ｈ ｅ ｒｅｓｕ ｌｔ ｓｈ ｏ ｗ ｓ ｔｈ ａ ｔ ｔｈ ｅ ｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄｈ ａ ｓｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｐ ｒａ ｃｔｉｃａ ｂ ｉｌｉｔｙａ ｎ ｄｃ ａ ｎｉｄ ｅｎ ｔｉｆ ｙ ｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎｓｔ ａ ｔ ｅ ｓｏ ｎ ｕ ｒ ｂ ａ ｎｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓｓｗ ａ ｙ ｃｏ ｒｒｅｃｔｌｙ ．２ ｔａ ｂ ｓ， ５ ｆ ｉｇ ｓ， １１ ｒｅｆｓ．Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ：ｔｒａ ｆ ｆ ｉｃｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｅ ｎ ｇ ｉｎ ｅ ｅ ｒ ｉｎ ｇ ；ｔｒａ ｆ ｆ ｉｃｃ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓｔｉｏ ｎ ｉｄ ｅｎ ｔｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ；ｄ ａ ｔａ ｍ ｉｎ ｉｎ ｇ ；ａ ｒｔｉｆ ｉｃｉａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔｗ ｏ ｒ ｋ ： ｔｒ ａ ｆ ｆ ｉｃ ｓｔ ａ ｔ ｅＡ ｕ ｔ ｈ ｏ ｒｒ ｅ ｓｕ ｍ ｅ ： Ｊｉａ ｎ ｇ Ｇ ｕ ｉ—ｙ ａ ｎ （ １９ ６ ４ 一）， ｆ ｅｍ ａ ｌｅ， ｐ ｒ ｏ ｆ ｅｓｓｏ ｒ ， ８ ６ —４ ３卜５０ ９ ５５０ ５， ｊｉａ ｎ ｇ ｇ ｙ ＠ ｐ ｕ ｂ ｌｉｃ． ｃｃ．ｉｌ． ｃｎ．引目随着中国社会经济的发展， 现有的道路交通设施已经不能满足交通增长的需要， 交通拥挤已经成为各大中城市面临的共同问题叫。 为了减少交通拥挤带来的损失， 建立道路交通拥挤预警和报警系统是非常必要的。 近年来， 随着多种新型交通检测技术的出现和应用， 交通管理部门面临的主要问题不再是如何获得交通数据， 而是如何在短时间内从海量的实际数据中提取出有用的信息， 这也是建立交通拥挤预警和报警系统的关键技术之一。 数据挖掘（ Ｄ ａ ｔａＭ ｉｎ ｉｎ ｇ ， Ｄ Ｍ ）是２０ 世纪末兴起的数据分析技收稿日期： ２０ ０ ５—１１—２０基金项目： 国家自然科学基金重点项目（ ５０ ３３８ ０ ３０ ）； 国家自然科学基金项目（ ５０ １７ ８ ０ ７ ２）作者简介： 姜桂艳（ １９ ６４ 一）， 女， 吉林长春人， 吉林大学教授， 从事交通信息工程研究。　　万方数据

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