城市快速路交通流多源數(shù)據(jù)修正方法研究.pdf

1、城市道路基礎(chǔ)設(shè)施的供給與交通需求之間的矛盾日益突出，交通擁堵問題日益嚴(yán)重。目前，僅僅依靠拓寬道路、增加路網(wǎng)密度等基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)難以解決城市的交通擁堵問題，而智能交通系統(tǒng)的研發(fā)是一條可行的途徑。先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，其中交通流數(shù)據(jù)的質(zhì)量識(shí)別與修正是先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)中最基礎(chǔ)和關(guān)鍵的組成部分，如何提高城市道路交通流檢測數(shù)據(jù)的精確度和實(shí)時(shí)性就變得非常重要。
　　論文提出單源數(shù)據(jù)修正和多源數(shù)據(jù)修正相結(jié)合的方法來提高

2、道路交通流數(shù)據(jù)的精確度。首先對(duì)不同檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行單源數(shù)據(jù)的質(zhì)量識(shí)別與修正研究。文中基于交通流理論和閾值理論對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識(shí)別與分類，之后應(yīng)用歷史趨勢(shì)法、時(shí)間序列法和交通流局部穩(wěn)定的特性對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)，并提出改進(jìn)的埃特金插值算法對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行修正;其次，論文提出基于數(shù)值優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合修正，分別選用BFGS擬牛頓法、正切擬牛頓法、Fletcher-Reeves共軛梯度法、Polak-Ribiere共軛梯度法和