基于數(shù)據(jù)的交通擁堵評價與預測方法.pdf

1、隨著城市機動車保有量的迅猛增加，國內(nèi)大部分城市尤其是特大城市的交通擁堵狀況日益嚴峻。城市道路的擁堵情況嚴重影響著居民的日常工作和生活。基礎(chǔ)道路建設(shè)受到諸多條件限制發(fā)展緩慢，智慧交通作為一種治理交通擁堵的新方法，已成為交通管理部門的工作重點。城市道路上安裝的各種傳感器每天能夠采集大量交通數(shù)據(jù)。如何利用這些數(shù)據(jù)制定有針對性的交通策略從而緩解城市交通擁堵，成為了研究者們關(guān)注的重點。
　　交通擁堵評價不僅是道路交通服務(wù)水平的重要依據(jù)，也是

2、交通管理與控制的前提。準確地評價交通擁堵狀態(tài)，對道路擁堵預測、交通誘導以及最佳路徑規(guī)劃均有非常重要的意義。但由于實際道路交通數(shù)據(jù)獲取難度較大，信息共享程度較低，大多數(shù)研究工作還停留在理論建模與仿真階段。因此對實際道路的交通數(shù)據(jù)分析還有較大的提升空間。
　　本文基于實際道路的大量交通數(shù)據(jù)（卡口數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)）對交通擁堵狀態(tài)的評價與預測方法進行了創(chuàng)新性研究，主要取得了以下三方面的研究成果:
　　(1)對道路上常見的多

3、種傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行詳細分析，設(shè)計了一種車牌Hash算法用于去除冗余數(shù)據(jù)。針對各種傳感器的優(yōu)缺點，同時結(jié)合實際道路上采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量，提出了一種多源交通數(shù)據(jù)融合的方法，有效的修正了原始數(shù)據(jù)中的奇異數(shù)據(jù)。
　　(2)對實際交通數(shù)據(jù)進行擁堵狀態(tài)評價。首先使用數(shù)據(jù)挖掘中常用的K-means聚類方法，依據(jù)聚類結(jié)果得出交通擁堵狀態(tài)評價方法。擁堵狀態(tài)是交通狀態(tài)分析的重點，但由于擁堵狀態(tài)在交通狀態(tài)中所占比重較低，K-means聚類方法不能有效