省域高速公路網(wǎng)車輛行駛線路分布數(shù)據(jù)的挖掘及應(yīng)用研究.pdf

1、高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)包含了海量的車輛在路網(wǎng)內(nèi)行駛的記錄,蘊(yùn)含著豐富的交通行為信息。與傳統(tǒng)的利用車輛檢測器或者視頻檢測器觀察道路運(yùn)行狀況的手段不同,聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)是針對單目標(biāo)車輛的,提供了一個從微觀到宏觀、從車輛到路網(wǎng)的研究途徑,能夠更加準(zhǔn)確地把握交通行為、交通結(jié)構(gòu)、交通分布在路網(wǎng)中的特征。以車輛檢測器作為數(shù)據(jù)采集手段,在實際路段布設(shè)的車輛檢測器容易發(fā)生故障,其數(shù)據(jù)完整性受到電源、網(wǎng)絡(luò)、通信等因素的影響。以視頻檢測作為數(shù)據(jù)采集手段時,由于視

2、頻數(shù)據(jù)較大,對傳輸過程要求較高,不利于數(shù)據(jù)的實時分析和處理。聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)受實際業(yè)務(wù)工作要求,必須保證其數(shù)據(jù)的安全、完整、及時傳輸。其次,聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地反映交通的車型、路線、行駛時間等信息,因此,以聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)作為觀察路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)的窗口,具有較為明顯的優(yōu)勢,也更適合于數(shù)據(jù)挖掘工作的實際業(yè)務(wù)應(yīng)用。
　　本文將高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)采集的海量原始數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,結(jié)合實際路網(wǎng)的交通分布結(jié)構(gòu),深入高速公路運(yùn)營管理部門的業(yè)務(wù)應(yīng)用,開

3、展基于路網(wǎng)交通分布結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的交通流預(yù)測研究。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對短時斷面交通流進(jìn)行預(yù)測算法研究,可以獲得不同收費(fèi)站不同時段未來短時內(nèi)的交通量估計,從而指導(dǎo)實際的運(yùn)營工作協(xié)調(diào)、資源的優(yōu)化配置。同時,在特殊時段、交通高峰期內(nèi)及時疏導(dǎo),有利于減少交通延誤,提高路網(wǎng)的運(yùn)行效率,促進(jìn)高速公路運(yùn)營管理和服務(wù)水平。基于路網(wǎng)交通分布結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的交通流預(yù)測研究,是將數(shù)據(jù)挖掘成果應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)的綜合體現(xiàn)。
　　與此同時,基于路網(wǎng)交通分布結(jié)構(gòu)進(jìn)