發(fā)布時間：2020-11-19 23:28

　　 信號控制是保障交通流安全運(yùn)行、緩解城市交通擁堵的重要措施之一,其控制模式可分為感應(yīng)控制、自適應(yīng)控制和定時控制。感應(yīng)控制與自適應(yīng)控制依據(jù)實時交通流數(shù)據(jù)動態(tài)優(yōu)化控制方案,可以很好的適應(yīng)交通需求的短時隨機(jī)波動。定時控制,又稱多時段控制(Time of Day,TOD)是根據(jù)交通流的變化規(guī)律將某一時間單元(通常指一天)劃分為若干時段,進(jìn)而以時段為基本元素優(yōu)化信號控制方案。該類方法在中低飽和交通狀態(tài)下具有很好的控制效果,且是任何信號控制系統(tǒng)所必須配置的默認(rèn)方案,作為檢測器損壞、數(shù)據(jù)傳輸故障時的降級控制方式。定時控制包括時段劃分和信號方案優(yōu)化兩項工作,目前對于定時控制的信號方案優(yōu)化已有很多研究成果。針對時段劃分其傳統(tǒng)方法多基于歷史數(shù)據(jù)借助聚類手段完成,存在兩大缺陷:一是聚類方法多忽略交通流參數(shù)的時間屬性,最優(yōu)的聚類結(jié)果無法保證時段劃分結(jié)果的全局最優(yōu)性;二是缺乏對交通流參數(shù)的精確預(yù)測,在待劃分對象的真實數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)存在較大差異時出現(xiàn)劃分方案與實際交通流數(shù)據(jù)的錯誤匹配。為彌補(bǔ)上述缺陷,本文分別針對長時交通流預(yù)測及時段劃分開展研究工作。目前,長時交通流預(yù)測的相關(guān)研究很少,現(xiàn)有方法多借助直觀影響因素(例周天)將歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分類,進(jìn)而根據(jù)待劃分對象的影響因素屬性選擇合適的歷史數(shù)據(jù),并借助統(tǒng)計分析方法完成預(yù)測。然而,交通流參數(shù)的模式是多重因素疊加作用的結(jié)果,包括周天、天氣、季節(jié)、節(jié)假日等。本文首先解析交通流的周期特性,進(jìn)而構(gòu)建一種基于密度峰值聚類的模式分類方法及待劃分對象的模式匹配方法,并借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建長時交通流預(yù)測架構(gòu)。其次,本文解析了基于K-means聚類思想的時段劃分方法所存在的技術(shù)缺陷,提出了兩類基于過程優(yōu)化的改進(jìn)算法。進(jìn)而考慮交通流參數(shù)的時間有序性,借助時間序列分割算法實現(xiàn)交通流參數(shù)的最優(yōu)切換,并引用動態(tài)遞歸構(gòu)建一種快速求解算法。最后,基于多個城市的實際交通流數(shù)據(jù)采用仿真手段驗證本文方法的實際效果,結(jié)果表明:預(yù)測方法能夠顯著提升交通流參數(shù)的預(yù)測精度,時段劃分方法可以有效提高交通流整體運(yùn)行效率。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U491.1
【部分圖文】：

文構(gòu)建一種時間序列的分割方法，解決一般聚類離散塊過多、得不到最優(yōu)分割等問??題。最終將算法結(jié)果通過仿真進(jìn)行實驗驗證，最終按照交通參數(shù)中的延誤時間與排??隊長度，來驗證算法的有效性。論文整體框架如圖１．１所示。??本文具體章節(jié)內(nèi)容以及各章節(jié)間聯(lián)系如下：??第一章主要闡述了交通領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，以及本課題的研究背景及意義。提出??時段劃分對于交通信號控制的重要影響，提出交通流長時預(yù)測在時段劃分中的重要??位置。從交通流預(yù)測與交通時段劃分兩方面總結(jié)了國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，最后闡述了本??文的主要研究內(nèi)容。??第二章是論文的核心部分之一。具體介紹了基于模式匹配的交通流長時預(yù)測模??型的具體結(jié)構(gòu)。首先基于原始的交通流數(shù)據(jù)需要進(jìn)行基本的預(yù)處理，包括損壞數(shù)據(jù)??與缺失數(shù)據(jù)的修復(fù)，數(shù)據(jù)格式整理等；接下來通過聚類將歷史數(shù)據(jù)分成不同模式；??然后對于待預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配；最后用匹配出的模式中的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)的預(yù)測。??第三章是論文的核心的第二部分。具體介紹了交通流時段劃分方法，首先基于??常用方法Ｋ－ｍｅａｎｓ進(jìn)行改進(jìn)，提出了時序化Ｋ－ｍｅａｎｓ與最優(yōu)化Ｋ－ｍｅａｎｓ，解決了聚類??９??

之間的最小距離，當(dāng)子序列／的距離表值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他子序列的距離表值時，該??子序列應(yīng)該考慮被選作為聚類中心。??當(dāng)每條子序列的密度代與距離木被計算出來后，可得到如圖２．１中圖（ｂ）中的??決策圖，圖２．１中圖（ａ）表示數(shù)據(jù)的二維分布。通過定義，聚類中心具有較高的密??度，聚類中心之間具有較高的距離這兩條性質(zhì)，可決定出聚類中心，如下圖２．１中??圖（ｂ）中“丨”號點(diǎn)與“１０”號點(diǎn)所示。如下圖２．１中圖（ａ）將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化??為２Ｄ平面結(jié)果圖，每一個點(diǎn)代表一條子序列，相同顏色被聚為一類，分布可明顯??看出數(shù)據(jù)被分為三類，其中黑色數(shù)據(jù)為離散點(diǎn)。??？?？?１０－?①??＠?０．３：?？??＠?？（Ｄ？?＠?？時?。６－?＠??＠?＠?。４：?｜??。。：＾＾｜麵發(fā)鑛??（２８）?Ｉ?＇?ｉ?＇?Ｉ?＇?Ｉ?＇?Ｉ?１?Ｉ?＇?Ｉ?１?Ｉ?１?！????０１２３４５６７８??Ｐ??（ａ）２Ｄ平面結(jié)果閣?（ｂ）聚類中心決策圖??圖２．１密度峰值聚類??利用密度值將非聚類中心序列進(jìn)ｉ于分類：將毎１、非聚類中心子序列的密度值??按照從大到小的順序進(jìn)行排序，毎個子序列被分到一個具有較高密度值的最近相鄰??子序列所在的類當(dāng)中：通過界定類域邊緣中的最高密度子序列來定義類域的邊界子??１５??

之間的最小距離，當(dāng)子序列／的距離表值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他子序列的距離表值時，該??子序列應(yīng)該考慮被選作為聚類中心。??當(dāng)每條子序列的密度代與距離木被計算出來后，可得到如圖２．１中圖（ｂ）中的??決策圖，圖２．１中圖（ａ）表示數(shù)據(jù)的二維分布。通過定義，聚類中心具有較高的密??度，聚類中心之間具有較高的距離這兩條性質(zhì)，可決定出聚類中心，如下圖２．１中??圖（ｂ）中“丨”號點(diǎn)與“１０”號點(diǎn)所示。如下圖２．１中圖（ａ）將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化??為２Ｄ平面結(jié)果圖，每一個點(diǎn)代表一條子序列，相同顏色被聚為一類，分布可明顯??看出數(shù)據(jù)被分為三類，其中黑色數(shù)據(jù)為離散點(diǎn)。??？?？?１０－?①??＠?０．３：?？??＠?？（Ｄ？?＠?？時?。６－?＠??＠?＠?。４：?｜??。。：＾＾｜麵發(fā)鑛??（２８）?Ｉ?＇?ｉ?＇?Ｉ?＇?Ｉ?＇?Ｉ?１?Ｉ?＇?Ｉ?１?Ｉ?１?！????０１２３４５６７８??Ｐ??（ａ）２Ｄ平面結(jié)果閣?（ｂ）聚類中心決策圖??圖２．１密度峰值聚類??利用密度值將非聚類中心序列進(jìn)ｉ于分類：將毎１、非聚類中心子序列的密度值??按照從大到小的順序進(jìn)行排序，毎個子序列被分到一個具有較高密度值的最近相鄰??子序列所在的類當(dāng)中：通過界定類域邊緣中的最高密度子序列來定義類域的邊界子??１５??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2890584