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文檔簡(jiǎn)介
1、采集的特長(zhǎng)高速公路隧道交通流數(shù)據(jù)中承載著眾多交通信息,通過對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)掘數(shù)據(jù)中存在的有用信息。面對(duì)海量的特長(zhǎng)高速公路隧道交通流數(shù)據(jù),采用模糊聚類算法對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流進(jìn)行聚類研究。在數(shù)據(jù)采集或數(shù)據(jù)傳輸中由于技術(shù)原因或設(shè)備原因造成數(shù)據(jù)故障,使得數(shù)據(jù)質(zhì)量下降、可信度降低,因此需要對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流故障數(shù)據(jù)展開研究,通過故障數(shù)據(jù)檢測(cè)和修正,提高特長(zhǎng)高速公路隧道交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度。根據(jù)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流的非線性、
2、復(fù)雜性以及時(shí)變性等特點(diǎn),以提高特長(zhǎng)高速公路隧道短時(shí)交通流預(yù)測(cè)效果為目的,對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道短時(shí)交通流預(yù)測(cè)展開相關(guān)研究。隨著混沌理論的逐漸完善,對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流混沌特性進(jìn)行研究。
本文從特長(zhǎng)高速公路隧道交通流數(shù)據(jù)分析出發(fā),通過交通流模糊聚類、交通流故障數(shù)據(jù)、短時(shí)交通流預(yù)測(cè)以及交通流混沌特性四個(gè)方面對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流展開研究,并通過實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧
3、道交通流進(jìn)行聚類研究,提出了改進(jìn)模糊聚類算法。通過改進(jìn)經(jīng)典模糊聚類算法中的隸屬度函數(shù)和距離度量函數(shù)來(lái)削弱交通流突變點(diǎn)或數(shù)據(jù)噪聲對(duì)聚類結(jié)果的影響,并通過聚類結(jié)果評(píng)價(jià)影響因素凝聚度和分離度來(lái)完成自動(dòng)聚類。采用改進(jìn)模糊聚類算法對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,得到交通流聚類以及相應(yīng)聚類中心;
(2)對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流故障數(shù)據(jù)展開研究,提出了基于交通流指標(biāo)即交通流量-平均速度-時(shí)間占有率的交通流故障數(shù)據(jù)檢測(cè)算法。采用
4、改進(jìn)模糊聚類算法對(duì)交通流數(shù)據(jù)樣本按平均速度聚類,確定各聚類中心相應(yīng)交通流量安全區(qū)域,將待測(cè)數(shù)據(jù)樣本按照速度所處安全區(qū)域范圍進(jìn)行檢測(cè)。采用本算法對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流采集數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè),并通過改進(jìn)模糊聚類算法對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行修正或剔除,從而提高特長(zhǎng)高速公路隧道交通流數(shù)據(jù)質(zhì)量;
(3)對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究,建立了基于梯度下降法和權(quán)重回歸最小二乘法的改進(jìn)遞歸補(bǔ)償模糊神經(jīng)系統(tǒng)。通過改進(jìn)模糊聚類算法完成自動(dòng)
5、更新聚類;兼顧交通流的遞歸影響特性引入遞歸權(quán)重系數(shù);引入補(bǔ)償系數(shù)進(jìn)行自動(dòng)校正隸屬度;采用梯度下降法和權(quán)重回歸最小二乘法進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí);交通流聚類中心初始值作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入中心初始值。將特長(zhǎng)高速公路隧道交通流采集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例預(yù)測(cè),系統(tǒng)提高了短時(shí)交通流預(yù)測(cè)效果,為特長(zhǎng)高速公路交通安全研究提供更加及時(shí)有效的未來(lái)時(shí)段交通流信息;
(4)對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流混沌特性進(jìn)行研究,對(duì)特長(zhǎng)高速公路隧道交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行混沌判別,采用基
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