智能交通系统数据相关问题研究

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1、分类号；u49l题Y8903『18单位代码：10005学号：s200304168密级：北京工业大学硕士学位论文题目型堡丛!鲤监至坠丛墨￡Q鲢趔Q盟曼X§!垦丛坠丛叁研究生姓名：三瀣盅专业：窑逗运盐趣型皇筻堡研究方向：銮适鳘堡量控剑导师：虿建呈职称：副熬握论文报告提交日期：垫盟生±旦学位授予日期：——授予单位名称和地址：jE富王些盘堂主国jE立剪圈匡垩丕鲎!业昱摘要智能交通系统已经在世界范围内得已广泛应用，同时ITs(IntelligentTransponationsyst锄)数据正在以一个每天兆字节到十亿字节的增长速率集聚在交通管理

2、中心。这就给交通研究者和实践者在分析交通问题时提供了一个非常有利的视角。但同时不可忽视一个问题是采集到的rrs数据中存在着大量的问题。这些问题包括：数据模式不清楚，数据丢失，数据不精确，错误数据以及数据间相互关系的定量描述等。本论文以此立题，针对rrs中存在的这些现实问题，本文对rrs数据进行了研究，数据来源于北京二环和三环上的微波检测数据(包括：交通流量，速度和占有率)。本文主要研究了以下几个方面：(1)对国内外的一些rrs数据研究进行了综合分析，明确了研究的目的和意义，确定了“从实际的rrs数据问题出发，运用科学的理论进行分析并

3、结合实际数据验证”的技术路线。(2)分析了原始的ITs数据问题，提出了rrs闻题数据的判别规则。确定了进行初步的盯S数据质量控制的基本思路和步骤。并对控制前后的流量，速度和占有率数据对了对比分析。(3)对利用小波变换的原理进行识别ITs数据的模式进行了研究，通过研究发现，小波分析有着比传统的数理统计方法不可比拟的优势，利用MATLAB小波分析工具箱对漉量，速度和占有率数据进行了多重的小波分析与重构。数据结果证明：8层细节的Db5小波基满足对ITS数据评价的需求。(4)本文针对rrs数据丢失的问题，对于不完整的rrs数据进行了研究分析

4、，提出了基于贝叶斯网络结合马尔可夫链蒙特卡罗技术的不完全11rs数据处理方法，与其他的数据补充方法相比，比如历史平均值法，线性插值算法等，贝叶斯网络的自身可以学习变量内因果关系优点，该方法显示了更好的优越性和结果。(5)最后，本文将信息原理的相关知识引入对ITs数据的处理，主要是想对数据间的依赖和相互关系定量地去描述，利用信息论中的熵值和互信息的定义处理流量，速度和占有率数据，并拿熵值和方差，互信息值和相关系数进行了比较。结果表明，与流量和速度相比，占有率值是预测将来交通状态一个更好的预报器。关键词：rrs数据；数据模式识别；小波分

5、析；贝叶斯网络；熵值：互信息北意工业大学工学硕士学位论文ABSTRACTIntcllig哪仃ansportationsystcm(ITS)h鹪beeIld印10yednationwide锄d，船aresult，11rSda乜areaccllmlllating“tfa伍cmaIlagementcentersatarateofmegabytesonadailyb鲇is．Thisprovides咖lsportationresearchers蛆dpmctitionersafh的rablepositiont0cxamineme‰sportat

6、ionsyst锄undcr蛆al”is．Butattllesametime，aIlimpomⅡ1tques石onthatcanneverbeignoredis也atpl∞tyofquestionsexis“nthec01l鳅edITSdata．Thesequ部donsmyinclude：mechaosofITSdatapatt锄，da诅missing，iIlaccu瞰edataa11deVenerrounesdataetc．111etopicofthis眵aduatethesisisjustsdectcdon廿leserealist

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