車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下宏微觀交通流參數(shù)融合的交通事件檢測研究.pdf

1、交通事件檢測是保障交通系統(tǒng)高效安全運營的基礎。傳統(tǒng)基于車檢器的交通事件檢測方法僅從交通流的宏觀參數(shù)出發(fā)，并多以單一參數(shù)進行事件檢測，未充分利用交通流參數(shù)微觀上的差異性，難以全面反映交通事件對交通流的影響，制約了檢測的性能。在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，能夠通過車車/車路通信技術獲取更多、更準確的車輛信息，如何充分利用這些信息，融合多個宏微觀交通流特征參數(shù)研究交通事件檢測算法，對提高事件檢測性能具有重要的學術意義和應用價值。
　　為此，本文針對上

2、述問題，基于車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的交通流宏微觀參數(shù)，充分考慮微觀參數(shù)的離散特性，研究多參數(shù)交通流平穩(wěn)性綜合判別模型，進而以突變理論為基礎，以交通流平穩(wěn)性判別結果作為特征參數(shù)，形成新的交通事件檢測方法，以期提高事件檢測性能，提高檢測率，降低誤報率。主要內(nèi)容包括：
　　首先，分析研究了交通流微觀參數(shù)離散性和變化規(guī)律。從車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下單車基本參數(shù)出發(fā)，考慮交通流微觀參數(shù)的離散性，以車速變異系數(shù)和車頭間距變異系數(shù)刻畫交通流車速離散性和車頭間距離散性

3、，分析獲得了不同交通狀況下微觀參數(shù)和宏觀參數(shù)的變化規(guī)律。
　　在此基礎上，研究了考慮參數(shù)離散性的交通流平穩(wěn)性判別方法。在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，以引入微觀交通流參數(shù)離散性為突破口，基于模糊理論建立了交通流平穩(wěn)性模糊綜合評判模型，并結合實際道路環(huán)境進行了VISSIM仿真驗證，證實了該方法的合理性和有效性。
　　最后，研究了基于交通流平穩(wěn)性突變的交通事件檢測方法。在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，針對傳統(tǒng)的基于單一宏觀交通流特征參數(shù)突變進行事件檢測的不足，