城市交通流多源信息采集与融合方法的研究及应用_图文

1、浙江工业大学硕士学位论文城市交通流多源信息采集与融合方法的研究及应用姓名：周敏申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：董红召;陈宁20080401浙江工业大学硕士学位论文城市交通流多源信息采集与融合方法的研究及应用摘要城市交通诱导系统是智能交通系统（：）的一个重要组成部分，诱导系统的技术基础是能够对多源交通流数据进行有效处理。尽管城市交通中现有的交通流检测方法比较丰富，但各个系统之间的交互性较差；并且，由于检测方法原理上和检测设备性能上的不同，造成即使对同一组交通流参数采用不同的方法进行检测也会得到不同的结果；其三，缺乏有效的技术分析手段对这些数据进行深层次挖掘，导致许多有重要价值

2、的信息被湮没和被忽略。针对以上问题，本文提出基于多源交通流参数的证据合成方法，对目前多种交通流传感器采集的数据进行分析、融合。本文研究工作包括三部分内容：、研究一种新的动态分析方法，该方法将抓拍识别设备或信标法获得的车辆数据作为数据源，对其进行处理以获取相关交通流参数信息。该方法以路段平均行程时间为基础，利用某周期的数据预测下一个周期的路网最长行程时间，并得到该周期的滑动时间窗口大小。当下一周期到来时对落于滑动时间窗口内的数据进行处理以获取路段平均行程时间等有效交通流参数。、通过分析一定时段的抓拍车辆信息，对路网中该时段存在的群体性出行规律进行研究，并基于此提出典型行车路线理论，同时研究给出一

3、种基于热点的启发式求解算法，利用该算法能够通过路径遍历和模糊聚类获取具有不同粒度的典型行车路线。、针对多种检测方法（感应线圈、视频检测、第一部分的动态分析法和浮动车法等）采集到的交通流数据，利用证据理论对其进行融合处理，对融合过程中存在的检测参数缺失、数据冗余，分别利用交通流理论和改进的粗糙集属性约简规则进行处理；在处理过程中采用模糊似然测度法获取基本概率函数，并提出改进的证据合成公式用以消解矛盾证据中的冲突。本文所获得的理论研究成果，在浙江省重大科技专项项目“城市智能交通诱导系统的关键技术研究与应用的研发过程中，已经顺利通过了实践检验；并基于此成功开发出城市交通流信息诱导服务子系统，该子系统

4、包括三个模块城浙江工业大学硕士学位论文市交通分析模块、典型行车路线获取模块和交通流信息融合模块。城市交通流信息诱导服务平台投入实际运行的成功，验证了本课题研究所获得的理论成果和算法的可行性和准确性。关键词：城市智能交通诱导系统，动态分析，典型行车路线，证据理论，多源交通信息融合浙江工业大学硕士学位论文，：，浙江工业大学硕士学位论文“”（），：，浙江工业大学硕士学位论文。玩：）。：列；工月（）（皿）后，所）五石墨互矗符号说明起点的抓拍记录集，而（）表示车辆特征标识，（）为抓拍时间起点的抓拍记录集，屯（七）表示第（，功组车辆的特征标识，乞（）为对应的抓拍时间路网对的抓拍记录集路网实时数据矩阵，五为

5、车辆特征信息，为抓拍时间信息，为抓拍地点的特征信息行程时间处理矩阵，而为车辆特征信息，互为相应抓拍时间差，号呻为做两抓拍地点特征信息全论域集妇墨岛专；专；一勺浙江工业大学硕士学位论文星（）田的子集上的等价关系集合的下近似集页（）、）集合的上近似集揪（柳足固一星（）星（）（）一墨（）集合的边界区的正域的负域妇固妣力泸矿：舷口）地口）坛毋关于属性集的不可分辨关系从）鬻（，）（）一一。（属性集对的依赖程度属性；，对于分类（）的重要程度确功：型器产鼍产融与黜的依赖度，全一，（）隶属度函数鬼（力关于，的截集砌，功烈却刀回烈么八）（砌模糊函数脚）、之间的似然（），拟砌）测度，屯，矗）论域的辨识框架浙江工业

6、大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：周敞学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可

7、以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于、保密口，在年解密后适用本授权书。、不保密画。（请在以上相应方框内打“）作者签名：）季冻导师签名：董毛君日期加汴日期：旆月午日羁浙江工业大学硕士学位论文第一章绪论随着世界经济的发展，城市化、汽车化速度的加快，交通拥挤、交通事故、环境污染、能源短缺等已经成为世界各国所面临的共同问题。无论是发达国家，还是发展中国家，都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰。解决交通问题的传统办法是修建道路，但无论是哪个国家，可供修建道路的空间越来越小。另外，交通系统是一个复杂的巨系统，单独从车辆方面考虑或单独从道路方面考虑，都很难从根本上解决问

8、题。在此背景下，产生了把交通基础设施、交通运载工具和交通参与者综合起来系统考虑、充分利用高新技术解决交通问题的智能交通系统。本课题的研究对象是智能交通系统中的主要组成部分交通诱导系统中的多源信息采集与融合方法的研究。背景资料智能交通系统及其研究现状智能交通系统（，）是目前交通运输发展的趋势，中国智能交通系统体系框架研究总报告给出了如下定义：在较完善的基础设施（包括道路、港口、机场和通信等）之上，将先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感技术和系统综合技术有效地集成，并应用于地面运输系统，从而建立起大范围内发挥作用的实时、准确、高效的运输系统。近几年来，美国、欧洲和日本竞相加大本国以及本地区的（

9、）研发力度。美国的国家体系框架从用户服务（）的角度出发，逐步确定了未来美国发展和实施的逻辑框架（）和物理框架（），并针对不同背景的实际需要推荐了一系列市场包（）。欧洲的研究与开发工作是由官方（主要是欧盟）和民间研究机构共同推广的。近年来，欧盟的主要研究工作包括和计划，目标是运用先进的信息技术来提高交通效率、保障安全和改善环境。日本的研究与应用开发工作主要围绕三个方面，它们分别是：汽车信息和通讯系统、不停车收费系统、先进道路支援系统；同时，日本制定（智能道路）计划和（先进安全型汽车）计划，目的是创造综合技术的高效、安全的通行环境【】。浙江工业大学硕士学位论文我国早在世纪年代末就已经开始在交通运输

10、和管理中应用电子信息及自动控制技术，从世纪年代后期起，我国开始了基础性的研究工作，包括优化道路交通管理、交通信息采集、车辆动态识别等，年代开始建设交通指挥控制中心。为了从整体上规范我国的智能交通系统建设，我国完成了“智能交通系统体系框架，的研究和编制工作，并正在进行“智能交通系统标准框架”的进一步研究和修编工作。目前我国某些城市在建设的过程中，逐渐朝本地化、绿色化、节约化的方向发展，例如杭州市结合自身国际旅游城市的特点，积极推广与公交系统无缝衔接的自行车慢行系统。年底，将建成遍布西湖景区和各个主要人流聚集地的自行车租赁网点，达到出行便捷、绿色的效果。目前已经建立或正在研究开发的智能交通系统图所

11、裂】【】。已建立或正在研发的智能交通系统交通信号控制系统交通监视系统交通管理系统交通信息显不系统交通诱导系统运输安全报警系统闯红灯违童监测系驾驶员考试系统交通事故快速勘察电子收费系统图我国已建或正研发的智能交通系统城市交通诱导技术及其研究现状）国外研究现状城市交通诱导系统（，）是智能运输系统研究的一个重要方面，它是基于电子、计算机、网络和通信等现代技术，通过分析实时交通信息来获得诱导信息，并进而引导道路使用者行走最佳路径【】。这种系统的特点是把人、车、路综合起来考虑，通过诱导道路使用者的出行行为来改善路面交通系统，防止交通阻塞的发生，减少车辆在道路上的逗留时间，并且最终实现交通流在路网中各个路

12、段上的合理分配。目前国外的交通诱导系统以各种信息通讯手段为基础，综合考虑车辆、道路的一体化集成，实现交通参与者、车辆、交通基础设施、管理者之间的无缝衔接。浙江工业大学硕士学位论文比较典型的系统有如下几种【】【】【】：）美国密歇根州的系统美国密歇根州正在规划中的系统（），该系统由密歇根交通部、联邦高速管理局、英国威尔士交通局等机构联合参与开发，目的是通过实现车路一体化，达到整个路网的交通负载均衡。主要分为三部分：交通信息服务系统；车辆信息显示及交通信息接收处理系统；车辆信息采集与处理系统。其中车辆信息采集与处理系统由汽车的各类传感器（发动机传感器、胎压检测传感器、测距雷达等）组成，对采集过来的数

13、据提取对交通决策有关联的信息，将其发送给交通信息服务系统。车辆信息显示及交通信息接收处理系统一方面在显示屏中显示处理结果（变速箱控制界面、电机控制界面、油量显示界面以及故障信息等），同时接收交通信息服务中心提供的实时道路交通信息，该信息将结合到电子地图中，便于实时地诱导交通出行者。交通信息服务系统分析以车辆为主要信息采集源的各类路况及车况信息。并根据车辆提供的定位信息生成车辆实时的交通诱导信息以及获取附近道路的突发事件等信息，诱导车辆行走最优路线。）日本的交通诱导解决方案日本的交通诱导系统由日本警察省、邮政省、建设省联合各家大公司进行研发。公司提供的交通诱导解决方案将道路、行人、驾驶员以及车辆

14、综合考虑，该方案主要分为三部分：道路交通服务方案、行人支持服务方案、驾驶员支持服务方案。道路交通服务方案由电子收费系统（）、道路监控系统、移动操作控制系统（）和道路交通规划系统组成；行人支持服务方案通过路边信息终端、语音视频系统和蓝牙终端提供给行人诱导信息；驾驶员支持服务方案通过车载设备或网络方式提供给驾驶员路网的车流量、行程时间、天气等实时交通流信息。）国内研究现状我国对交通诱导系统的研究起步较晚，但近些年来，在借签国外先进成果经验的基础上，交通诱导系统的建设取得了飞速发展。“十五”期间，国家科技部确定了以匕京、上海为代表的十个智能交通示范城市。在系统的建设中，推广构建以多源交通流数据采集为

15、基础，交通流数据挖掘处理为核心，多种信息发布手段为载体的交通诱导系统架构。浙江工业大学硕士学位论文随着年北京奥运会的到来，北京通过与无线网络相结合，形成一个综合性交通服务网络，通过车载为出租车等社会车辆提供诱导服务，提供给司机关于起点、终点之间的最优路径，并在行驶过程中根据沿路的交通流状况给出相应的修正信息。同时，通过对信号灯配时进行自适应调节，确保奥运车辆的优先通行。杭州市建成的交通诱导系统主要分为两部分：行车诱导系统和停车诱导系统。行车诱导系统通过监控探头等方式获得路网的交通状况，以调频广播、诱导屏的形式发布给交通参与者，引导交通参与者行走最优路线；停车诱导系统对景区、大型卖场等人员聚集区

16、的停车场资源进行统一调配，对进入一定区域的车辆进行诱导，达到减少车辆在道路上的滞留时间。）交通诱导系统存在的问题对照国内外交通诱导系统发展状况可以看出，交通流的数据挖掘处理是当前交通诱导系统重点与难点，亦是未来智能交通诱导系统的发展方向之一。目前我国的智能交通诱导系统与国外相比，在交通流数据分析挖掘方面存在较大的差距。有以下问题有待解决：）缺乏交通流数据融合的有效方法：原有交通信息采集系统各自独立，获取的数据方法不同出现了矛盾信息时，不能给出准确、可信度高的交通参数信息。当前市并不是所有的路段都安装有检测装置，采集的数据也存在较大的差异性，因此给交通管理者的决策带来极大的困难【。）交通信息采集

17、、管理、处理、发布等系统之间没有统一交互接口，很难将各个系统集成起来。）数据库重复、数据无法共享。由于系统的独立性，每个系统都有自己的一套数据库和数据格式，造成了系统间的数据无法共享，出现数据孤岛。）交通诱导的内容和方式还处于初级阶段，个性化诱导服务较少，公共服务的诱导信息缺乏针对性和有效性。目前我国交通诱导存在的问题如图所示。浙江工业大学硕士学位论文图当前我国交通诱导方面面临的问题分析关键技术及研究现状交通流数据采集处理技术交通流数据采集处理技术是交通诱导系统有效实现的基础。交通流信息是城市交通规划和交通管理的重要基础信息，通过全面的、丰富的实时的交通信息不但可以把握城市道路交通的发展现状，

18、而且可以对未来发展进行预测，为城市交通规划和交通管理部门的正确决策提供科学依据。因此，交通流数据采集处理技术无论对城市的交通规划、路网建设、交通管理，还是对未来交通诱导系统功能的实现都非常重要，是城市交通进行有效管理的最重要的基础和前提】。交通流信息分为静态与动态两种。静态交通流信息是指交通系统中一段时间内稳定不变的信息，主要包括道路网信息、交通管理设施等交通基础设施信息，也包括机动车保有量、道路交通量等统计信息。动态交通流信息是指实时道路交通流信息、交通控制状态信息以及实时交通环境信息等在时间和空间上相对变化着的信息【】【】【】。浙江工业大学硕士学位论文交通流数据采集处理技术的重点和难点在于

19、如何有效地获取动态交通流信息，本课题的动态交通流信息来源于以下三类交通流采集系统：感应线圈、视频检测和分析。感应线圈系统是由环型线圈作为检测探头的一套能检测到车辆通过或存在于检测区域的技术；通常用于检测交通流量、占有率等交通参数，为交通控制系统提供控制区域内的各种实时交通流信息，其可靠性、准确性和灵敏度直接地影响着交通控制系统运行的有效性。视频检测是以视频图像为分析对象，通过对设定区域的图像进行分析，进而获得交通流信息，主要包括车流量、平均车速、占有率、车型等。利用视频检测，除可提供一般的交通统计数据外，还可进行事件检测，如交通阻塞、超速行驶、非法停车、不按道行驶、逆行等。分析（）是通过分析两

20、个交通结点的交通流数据来获取这些结点间的交通流信息】，主要包括平均行程时间、平均车速等。与感应线圈与视频检测不同，该方法需要对用其它方法获得的第一手交通流数据（例如车辆信息）进一步处理才能获取结点间的交通流信息。结点的交通流数据通过问卷调查或人工摄像等采集方式获取，称为静态分析；交通流数据通过抓拍识别、信标法或浮动车等实时设备获得，称为动态分析【】【】。抓拍识别法通过架设于路网中路口的抓拍识别设备对通过的车辆进行识别记录，并通过匹配分析获取路网结点间的交通流参数信息；信标法是通过安装在路边的信号杆和车辆上的射频卡进行通讯，进而获得车辆在路网中的信息。交通流数据挖掘与融合技术交通诱导系统实现的核

21、心和关键是对所采集的交通流信息进行有效的处理和分析。随着交通流数据采集手段的日益多样化，对数据的处理的难度亦日益提高，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层的分析，以便更好地利用这些数据【】【】【】。目前交通流数据的挖掘分析根据出发点的不同，分为面向交通管理部门的各种管控预案的生成，面向交通个体出行者的最优出行方案的获取两大类。本课题研究面向交通管理部门的城市群体性出行规律和交通流信息融合技术，当前对这两方面的研究主要如下：浙江工业大学硕士学位论文）目前获取城市路网的群体性出行规律手段主要有静态分析法、问卷调查法等【，这种方法能够在一个较长的时间段内获取一个小区域内的交

22、通流规律，便于对一定区域的交通流进行诱导；其次，当前对出行路线的研究主要集中在在动态获取已知起点、终点的最优路径上，以个体出行者为主要服务对象。例如采用改进的、遗传算法等方法获取路网任意两结点间的最优路径【】。）目前交通流的信息融合方法主要如表所示【】：表卜交通流信息融合的主要方法将来自不同交通检测方法的冗余信息进行加加权平均法权，得到的加权值即为融合结果概率统计法利用线性系统的状态更新方程和状态预测方卡尔曼滤波（程对其进行信息的融合）将各种交通检测方法提供的各种不确定交通方法信息表示为概率，利用条件概率公式对其进行融合处理利用证据理论的基本概率函数和证据合成规证据推理法逻辑推理方法（则进行证

23、据的融合）建立模糊命题和模糊隶属度函数，利用模糊模糊逻辑法逻辑对获取的模糊性交通数据进行推理融合根据系统的要求和以及融合的形式，选择神经网络的模型、拓扑结构和学习规则，并将学习方法（人工神经网络法获得的交通流信息综合为一个总体输入函）数，并对输出信息进行学习、确定权值的分配从而完成交通信息的获取与融合这些交通流信息融合方法从交通流数据的不确定性、冲突性、模糊性等角度出发进行融合，能够使融合结果更贴近实际现象。现有技术的不足与缺陷以上的这些关键技术主要存在以下几个问题：缺乏深层次处理动态交通流浙江工业大学硕士学位论文数据的分析方法，例如随着城市交通基础建设的发展，通过信标法、抓拍识别法得到的交通

24、流数据成为一种广泛的交通信息采集方法，目前缺少对这些交通流数据进行深层次的分析，致使部份交通流参数信息无法被利用；而且当前的研究应用（例如交通规划软件、等）主要采用静态分析方法，结果描述比较长的时间内源点和目的点之间的交通状态，并假设这个时期内交通状况是均匀的，得不出诸如拥塞的产生和消散、时变的路段和路径流量、旅行时间以及拥塞空间分布变化等动态特性。动态分析对于短期的规划研究是非常有用的；缺乏交通管理部门所亟需的群体性出行轨迹、时间等方面的研究，大多数的工作局限在针对交通出行者的最优路径的获取上；同时，对出行轨迹的研究与交通区域的研究相互分离【蛔【，所获取的路径是以路口结点为最终表现形式，缺乏

25、考虑以不同粒度的结点为单位的行驶路线；交通流往往受多种因素影响，在融合过程中要同时考虑其中的不确定性、冲突性和模糊性，当前的交通流信息融合算法无法同时兼顾这些因素，造成融合结果与实际值之间有一定的误差或者不能应用到实际环境中。本课题正是在上述交通流数据挖掘分析的基础上，对交通诱导中的相关关键技术进行研究，克服了上述存在的问题。课题的研究背景、研究内容、研究意义及论文组织结构研究背景近几年来，随着改革开放的不断深入和科技的进步，杭州市社会、经济的发展和城市化进程步入了快车道，城市交通事业发展尤为迅速，道路交通状况不断改善。但是，道路状况的改善诱发了大量新的交通需求。因此，尽管新建、扩建道路，修建

26、了大量的交通设施，加强了交通管理，杭州市的交通拥堵状况仍较为严重。结合杭州市委、市政府提出的”游在杭州、住在杭州、学在杭州、创业在杭州”、”构筑大都市、建设新天堂”的奋斗目标，杭州市智能交通示范工程目前大力构建综合的交通信息系统、面向混合交通的交通控制系统、智能化交通管理系统和先进的公共汽车交通系统。浙江省科技厅重大专项“城市智能交通诱导系统的关键技术的研究与应用（）正是在此背景下提出的，根据浙江省省会杭州市智能交通的发展现状和基础，研究一种可以集成已建智能交通系统与设施的交通诱导综合信息服务平台【】【】【】，并运用信息融合与预测算法、智能交通诱导的理论算法，将多源交通流数据进行证据理论的可信

27、度概率分析、化解矛盾信息，为交通诱导提供准确、全面的交通流信息，同时为个性化行车路线优化、智能诱导信息服务平台的构筑奠定基础；通过公共服务发布平台和个性服务通信平台，为出行者提供交通状况及行车路线选择的信息服务；最后开发面向公众的实时交通信息的服务平台，并投入实际应用。该系统主要分为多源交通数据的信息融合与预测子系统、行车路线优化子系统和交通信息发布与服务子系统三个部分，本课题的主要研究内容在整个项目中所处的地位如图中虚线框所示。交通信网络广播媒体诱导屏短信平台车载设备息发布与服务交通流信息通信服务公共平台子系统行车路个性化行车路线的获取线优化典型行车路线的获取：子系统地理信息信息融缺失信息的

28、插补合与预交通流短时预测信息融合处理；测子系一一统数据预处理感应线圈法视频检测法浮动车法分析法研究内容图本课题研究内容在整个项目中所处的地位本课题的主要研究内容如下：）研究基于路口抓拍识别设备的动态矩阵数据获取方法，获取路网中路口结点间的车辆信息，并采用基于滑动时间片的动态分析方法对动态数据进行处理，最终获取路网道路的平均行程时间、路口流量，平均车速等交通参数信息。）研究基于抓拍识别设备的典型行车路线的获取；典型行车路线是本课题提出的一个新概念，它以路网中具有不同粒度的交通区域为研究对象，研究区域间具有群体性出行规律的出行路线，为交通管理部门制定相关的政策或公交部门设置公交路线提供重要的参考信

29、息。同时，典型行车路线亦可以通过诱导屏发布给出行者，使其能够根据出行状况及早做出出行判断，对路网交通流缓解起到正反馈的作用；在本章最后，给出了一种热点启发式算法来获取具有不同粒度的典型行车路线。）研究基于模糊粗糙集理论的证据理论技术；主要是如何利用粗糙集的属性约减和核理论对交通数据进行预处理和如何使用模糊似然测度法对证据理论的基本概率函数进行较好地求解，并提出一种新型的证据合成公式对存在一定冲突的证据进行有效地融合。研究意义本课题研究基于抓拍识别设备的动态分析方法和典型行车路线理论，对交通传感器采集的多源交通流信息进行信息融合，为整个诱导平台提供准确、有效的数据，并为交通管理部门进行管理规划提

30、供参考性信息；对解决我国城市交通诱导中存在若干问题有着重要的意义：）系统将建立相互关联的信息系统，实现资源的融合和充分利用，解决原有交通信息系统的缺乏联系和通信接口的问题。）系统将向社会提供一个开放的信息系统，使广大交通参与者能够直接了解和掌握交通信息，从而为用户出行提供极大的便利。）利用交通诱导信息服务平台提供的交通诱导信息，交通参与者可以调整和决定自己的交通行为，最终提高道路的使用效率，减少交通拥堵。论文组织结构本文共分六章，各章节的主要内容安排如下：第一章绪论：简单地介绍智能交通诱导系统的发展概况及若干关键技术，并阐述了本文研究的项目背景、研究意义以及研究内容，最后给出论文的组织结构。第

31、二章一种用于城市交通的动态分析方法：首先介绍动态分析的研究现状及主要研究方法，指出现有方法存在的问题。并以获取行程时间为例，提出一种以抓拍识别设备所获取的数据为基础的动态分析方法。该方法通过预测路网中道路的行程时间获取下一个更新周期的滑动时间窗大小，进而在该更新周期到来时可对时间窗内的数据进行分析以获得道路行程时间。第三章城市交通典型行车路线及其获取方法的研究：提出了典型行车路线这一新概念，目的在于研究城市区域间的出行规律。本章首先提出典型行车路线的定义，给出其文字以及数学描述，并从其功能应用出发，结合第二章所处理的动态数据，通过行车路线中热点路口的生成、初选路线的追踪获取以及路线的模糊聚类分

32、析获得包含不同粒度结点的典型行车路线，并在最后给出其应用前景。第四章城市交通流信息融合中的基于模糊粗糙集的证据理论研究与应用：介绍智能交通多源信息采集方法，并针对我国的交通检测现状，结合第二章所介绍的动态分析方法、感应线圈以及视频检测手段所获取的交通流数据进行分析处理。并利用粗糙集属性约简规则与模糊似然测度法完成交通流信息的去冗余性和基本概率函数的获取；同时建立了新的证据合成公式，解决了交通流信息融合时出现冲突的问题。第五章交通流信息诱导服务子系统的设计与实现：首先以杭州市交通诱导现状为应用背景，介绍了系统的总体设计框架，包括软件设计模式与系统总体框架；其次，在第二、三、四章的理论基础上，介绍

33、了系统各个模块的实现，展示了系统模块组成、部分运行实例和结果，最后给出结果的相关可信度分析，证明了该本系统的可行性和合理性。第六章总结与展望：对本文所做的工作进行了总结概括，并对其中的不足部分提出了展望。论文整体框架及章节之间的关系如图所示：交通流信息诱导服务子系统的实现（第五章交通流信息诱导服务子系统设计与实现）典型行车路线的获取（第三章典型行车路线及其获取方法）多源交通信息融合处理（第四章城市交通流信息融合）基础交通流数据采集方法分析（第二章动态分析方法）图论文体系结构第二章一种用于城市交通的动态分析方法导言道路的交通流参数（例如：车流量、道路平均车速、道路行程时间）的有效获取是建设交通诱

34、导系统的基础，目前抓拍识别设备、信标法及是获取车辆信息的有效手段，通过这些抓拍设备可以很方便地得到路网中指定起终点之间的较准确的车辆信息。但是由于同一对的车辆抓拍信息存在一定的冗余性，实际应用中可以通过滑动时间窗筛选抓拍数据，最终获得相关的交通流参数数据。本章提出一种基于时间窗和抓拍识别设备的动态分析方法，并以道路行程时间的获取为例介绍该方法，其余的交通流参数数据可以根据路段行程时间，结合道路的静态属性数据（道路长度，车道数等）获取。相关理论基础路段行程时间的研究现状路段的行程时间是指车辆通过道路某一路段所需的总时间，包括行驶时间和延误时间。行程时间是一项综合指标，可以用来评价道路的畅通程度。

35、能够反映道路的运输效率，在交通规划、交通控制、交通管理中起着重要作用【】【。获得行程时间数据常用的调查方法有：点速度转化法、牌照调查法、跟车调查法和浮动车调查法，其中点速度转化法和牌照调查法属于定点调查法，跟车调查法和浮动车调查法属于移动调查法。同时，对路段行程时间的预测国内外的学者提出了很多模型，如历史趋势方法、非参数回归模型、时间序列方法、神经网络、卡尔曼滤波、交通模拟和动态交通分配模型等【恻。本章的研究对象是在牌照调查法的基础上，以抓拍识别设备作为数据采集方法，为了克服数据存在的冗余性，提高处理效率，通过对路网中行程时间的预测来获取下一个更新周期的时间窗窗口大小来筛选数据，最终获取道路的

36、行程时间。浙江工业大学硕士学位论文滑动窗口技术滑动窗口有基于顺序和时间两种定义方式；根据窗口滑动粒度的不同，定义了两类滑动窗口：连续更新滑动窗口和周期更新滑动窗口【刀【】【。本章采用了基于时间定义的、周期更新的滑动窗口技术。每隔一定时间计算一次行程时间，即行程时间信息每隔一定时间更新一次，称为更新周期；两者的关系如图所示。这里滑动窗口主要用来对每个更新周期内要处理的抓拍数据进行进一步筛选，以去除冗余数据。更新周期更新周期更新周期图更新周期与滑动窗口的关系一种城市交通的动态分析方法不。本章提出的一种基于抓拍识别设备的动态分析方法主要流程如图所图处理流程图路段行程时间的预测与时间窗的获取（）路段行

37、程时间预测模型在交通路网的路段中，由于车辆在道路的下游出口附近经常要排队等待绿灯，使得在这一区域产生了交通延误，从而导致间断交通流的产生，为区别描述，称存有排队车辆的这区域为下游高密区；相应地，称该路段上没有排队车辆的区域为上游低密区】【¨。车辆在下游高密区产生的交通延误时间随着交通流密度的浙江工业大学硕士学位论文变化而有非常敏感的差异，从而使得下游高密区车辆总的运行时间变化比上游低密区灵敏得多。本章将路段的行程时间互分为三部分，即自由行驶时间掣、排队等待时间甲和通过交叉口时间互。，记为公式：互互互。（）对路段行程时间的预测需要分别对自由行驶时间、排队等待时间和通过交叉口时间分别进行

38、预测。需要注意的是，后面两个部分时间分别是在对第一部分时间的预测基础上的再预测，也就是说，如果车辆在时刻即将进入路段，那么路段的行程时间预测可表示为：矾）彳镌）妒魄矿魄）彳魄矿魄）晚守魄）（）为简便起见，这里令岛（），乞甲（互（岛）刁（毛），岛彳（巧（岛）笮（彳（岛）互。（岛毛乞）；）自由行驶时间的预测；自由行驶时间指从上游低密度区进入路段开始，到下游高密度区排队等待车队队尾的时间矗。有毛（二一置（）”，这里厶为路段的路长，霹（）为岛时刻路段上等待车队的长度，“为路段上的平均车速，即所有行驶车辆的速度平均值；将其变形可得反时刻等待车队的队长为霹（）一矿，（）随着车流的前进，路段上的车辆将从下游

39、的交叉路口离开。假设路段上没有中途停下不走的车辆，即全部从上游进入路段的车辆将全部依次从下游路口流出，则可得到厶时刻的等待车队的队长的另外一种表达，即日（）（），一鸬以岛（），（气）表示岛时刻路段上车流量，一一，。：平均车长，砚为路段的单向车道数，肼为下游交叉口单位时间单车道的最大通行能力，名为路段的下游交叉口的绿信浙江工业大学硕士学位论文比。则将（），（）式联立，可得：（，厶一（）（一五肛）（），揣（）自由行驶的预测时间即为（）式所示。）排队等待时间的预测车辆的排队等待时间不仅跟已有的等待队长以及下游交叉口的通行能力有关，还跟到达等待的队尾时的信号灯状态有关。不同的灯色显示意味着驾驶员将花费

40、不同的等待时间，即交叉口信号进展情况影响驾驶员的运行时间。为此，提出了相关的延误模型。这里假设一个周期的灯色显示为红灯和绿灯组成，那么近似分为两种情况：当车辆在绿灯开始时到达，则等待的时间可表示为：乞霹（）肛（）为路段下游交叉口的信号周期，霹（）、的定义同上；当车辆在红灯开始时到达，则等待的时间可表示为：。霹（）（一五）（）各符号的定义同以上各式。设车辆在绿灯期间到达的概率为，则在红灯期间到达的概率为（一只）。因此，车辆在路段等待时间的期望为：（）；（）；（。）；（，）口（），（，），（一丑）（一）（），（）（，）（丑）（一；）车辆排队等待时间的预测用其期望值近似，最（。）通过交叉口时间乃。的

41、预测车辆通过交叉口的时间集中在绿灯阶段，所以可以用下式表示平均每辆车通过交叉口的时间：肛（）浙江工业大学硕士学位论文此处的五表示车辆通过交通灯的时间；是浮动车参数，描述车辆向不同方向转弯所要花费的不同时间。）路段行程时间正的预测由上面各部分的分析可以得到路段的实时动态时间预测结果，即为：（乇）乞岛。（）时间窗的获取通过对路网中本更新周期内各个路段行程时间的预测，获取下一个更新周期的时间窗大小，即针对路网结构侮，咒一），按以上方法获取各个路段的预测行程时间集合丁（）乃（），乃（）表示相应勺的路段行程时间。则下一个更新周期的时间窗大小可取仃）（）。路段行程时间获取的算法在获取相应分析所需的时间窗之

42、后，将由前端抓拍识别设备所获取的动态矩阵数据用该时间片进行划分，在这时间段内，采用其近似为静态数据，按如下方法对其进行分析：）将更新周期内的最早抓拍时间作为滑动窗口的起始时间，以（）为时间窗大小，对动态数据进行数据筛选，这一步的目的是选择所要处理的定义域。例如某一时段由路口光端机发送过来的动态数据为则筛选后的数据为：而焉（，挖万，仃”。，）根据时间窗所筛选出的数据存在较大的冗余性，例如两相邻路口存在岔路或者由于其它各种因素，两路口记录的车辆信息存在较大的不匹配现象，在进浙江工业大学硕士学位论文入下一步处理前必须先将这些数据进行车辆标识信息匹配，将那些单一或者异常数据去除，最终获得进行行程时间计

43、算所需的数据。所采用的算法如下：设五；用依次遍历记录集页；当毫，则将和蕾对应的记录记入结果集尺，并删除中对应的记录值，如果存在唯一记录，则转到第步，否则将足中记录重新编号，将首记录记为毛，转到第步；当，删除中对应的记录，如果存在唯一记录，则转到第步，否则将尺中记录重新编号，将首记录记为，转入第步；结。束。最后所得的结果集为：五而（，且其中车辆标识而（珂）至少存在一个重值）。）将第步匹配获得的数据样本进行行程时间的判定。由于中的薯存在重值，假设鼍“的重数为，将“在中对应的条记录记为是材¨“岛一“一所得结果矩阵为（），将其记录按时间域两两作差，则结果共有，）此时，需利用路网的路口邻接关系

44、对虿进行进一步筛选，筛选后的形式为虿彳：誓枷“；“；“浙江工业大学硕士学位论文夏）乙专，满足条件：互（），且墨与，与毛相邻。）循环第），）步，求出各组数据的行程时间结果矩阵！（），得出的各车辆的路口间行程时间结果阵以分块矩阵表示为一。由于石中的数据是针对单一车辆样本的行程时间结果，为了求出整个路段的行程时间，仍需对否中的结果集根据路段对时间进行加权平均处理。取否中路段信息为毛一，的记录集为乙而互毛（刀），根据车辆标识类型而的不同，给相应记录赋予一定的权值，该权值可用统计均值法、二项系数法、两两比较法、环比评分法、层次分析法等方法确定。此时乙而互矗正。一（咒），此时，按如下公式进行加权平均所得的寸已的