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1、基于偏度系数的交通流序列突变检测方蒋大治苏交科集股份有限公司摘要:棊于偏度系数这一特征,通过滑动移除窗门技术,建立Y滑动移除偏度系数的交通流时间序列突变检测方法,并进行实证研宄。关键词:城市交通;交通流序列;突变检测;偏度系数;滑动移除偏度系数方法;作者简介:蒋大治(1977—),男,江苏无锡人,博士,研究方向为交通运输规划与管理。收稿日期:2017-07-12AmethodtodetectabruptchangebasedoncoefficientofskewnessoftrafficflowtimeseriesJIANGDa-zhiZHA
2、NGLiang—liangJSTIGroup;Abstract:AccordingtothecharacteristicofCSofatimeseries,thepaperproposesamovingcutdatacoefficientofskewnessmethodtodetectmutationinatimesseries.Finally,theempiricalresearchesproceedbyusingtrafficparameterdatafromtheroadnetwork.Keyword:urbantraffic;traf
3、ficflowtimeseries;abruptchangedetection;coefficientofskewness;movingcutdatacoefficientofskewnessmethod;Received:2017-07-12引言突变是指系统从一种相对稳定的状态或稳定持续的变化趋势跳跃式转变到种稳定状态或稳定持续的变化趋势的现象UL在交通系统中,高速公路或快速路交通流的流量、速度、占有率或者密度的关系图中经常观测到某些变量发生跳跃式的变化现象[2-4]。对交通流序列而言,突变是指时序数据从一个统计值到另一个统计值的急剧变化,
4、主要体现在序列的均值、方差、频率等统计参数急剧变化[5]。目前,比较常用的时间序列突变检测方法主要有滑动t检验,Pettitt法,Yamamoto法,MannKendall法,滑动t检验法等[6]方法。在.交通流序列的突变检测方面,王晓原等III结合均值变点模型,对交通流序列突变存在与否的检验、变点个数的判定进行了详细研究;张亮亮等M从时间序列复杂性角度,利用滑动移除近似熵方法对交通流序列趋势变化进行研宄。FI前,已有突变检测方法主耍是根据序列均值或方差等参数判断序列是否发生突变,或是求解相关参数判断序列是否发生突变。鉴于此,根据一个稳定的时
5、间序列,其偏度系数比较稳定,而当吋间序列发生突变后其偏度系数也会随之发生不同程度改变的特征,通过滑动移除窗门技术,构建滑动移除偏度系数的交通流时间序列突变检测方法,用于检测和识别蕴藏在交通流时间序列中的突变特征,揭示交通流序列动态演化规律。1交通流序列的突变检测方法1.1偏度系数偏度系数(CoefficientofSkewness,CS)是统计度量数据分布偏斜方向和程度的指标,描述了统计数据分布非对称程度的特征。对一个时间序列{xbi=l,2…,n},其偏度系数CS计算[9]:式中:o—标准差;一均值。当统计数据分布左右对称时,偏度系数为零;
6、当偏度系数大于零时,即重尾在右侧时,该分布为右偏;当偏度系数小于零时,分布左偏。1.2滑动偏度系数的突变检测方法由于滑动偏度系数方法中选择的数据窗口长度对交通流序列突变检测结果的影响,建立滑动移除近偏度系数(MovingCutDataCoefficientofSkewness,MC-CS)的交通流时间序列突变检测方法。计算步骤:(1)选择连续滑动移除数据的窗门长度1;(2)从时间序列的第i(i=l,2,3…,n-1+1,n为时间序列的长度)个数据开始连续移除1个数据,并将剩余n-1个数据组成新的时间序列,并计算该序列的偏度系数;(3)保持滑动
7、移除窗口长度不变,以步长为1,逐步滑动移除数据窗U,重复操作(2)、(3),直到原序列结朿为止,同时得到一个长度为(n-1+l)的偏度系数序列;(4)基于序列突变前后其偏度系数会发生不同程度改变的特征,结合(3)得到偏度系数序列对原始序列的突变点或突变区间进行判断。2实证研宄为了验证滑动移除偏度系数方法在交通流时间序列突变检测的有效性,以北京市城市快速路一个断面实测的速度时间序列(时间间隔为2min)为研究对象,见图1。在滑动步长取1的情况不,分别利用偏度系数方法和t检验方法对速度时间序列突变进行检测,得到不同滑动窗口长度下的偏度系数和t检验
8、结果。通过对图1交通流序列定性分析可知:在0:00—6:48时段内,交通流序列在一个相对稳定的区间上下波动,基木没有发生较大变化;但从6:50开始,交通流序列发生显
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