面向多源数据融合的高速公路检测器布设方法研究

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时间:2019-03-12

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1、来兩大?雙硕±学位论文面向多源数据融合的高速公路检測器布设方法研究专业名称:交通运输规划与管理研究生姓名:王浩蠢导师姓名:冉斌教授MUm-SOURCEDATAFIMONORIENTEDFREEWAYSENSORPLACEMENTMETHODRESEARCHATh的isSubmited化SoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEnghieeringBYWANG-Haomia

2、oSuervisedbpyProf.RANBinSchoolofTransportationSoutheastUniversityMay2015东南大学学位论文独御性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知,,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示

3、了谢意。o日期‘研巧生签名:〉'呼各:扣令f东南大学学位论文使用授枚声明东南大学、中国科学技术信息研充所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论义的复印件和电、。子文档,可W采用影印缩印或其他复制手段保存论文本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一。致除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可W公布(包括W电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括W电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名:导师篇名:劫;日期:乃.啤‘y中文摘要交通

4、检测器的布设决定着路段行程时间估计及预测的精度,行程时间估计方法的改进也反作用于检测器布设方法的研巧与应巧。行程时间作为高速公路交通管理的关键参数,可为交通诱导方案的实施和出行信息的发布提供数据支持和决策参考。根据对现有研究文献的总结,面向数据融合研巧高速公路检测器布设方法,将手机定位交通信息提取作为检测器布设考虑的因素作为本文交通检测器布设研究的一个创新性出发点和切入点,研巧基于手机切换点提供交通状态数据的支持下,利用BP神经网络数据融合方法估计行程时间,并W行程时间估计误差为约束反推研究固定检测

5、器布设方法。首先,W手机定位交通信息提取作为研究的巧入点和创新点,介绍手机定位技术在交通信息提取方面的应用,着重分析基于手机切换定位技术的交通信息提取系统框架和技术流程。基于手机切换定位技术特征,与传统固定检测方式和传统GPS浮动车检测技术进行比对分析,验证手机切换交通信息提取的技术优势和应用前景,参考传。同时统GPS浮动车微观仿真常用方法,结合VISSIM仿真固有特点,提出手机切换定位交通流微观仿真方法,通过对实际交通情况仿真和结果分析加W验证。研究表明,在手机切换样本比例足够(不低于3%

6、)条件下,基于手机切换数据的行程时间估计精度比较准确,且不易受交通运行条件的影响。通过对实际路段交通场景的仿真获得固定检测数据和手机切换数据,采用直接估计方法和融合方法巧计路段行程时间。研宛提出采用BP神经网络方法融合固定检测数据和手机切换数据用W估计路段行程时间,满足交通状态不稳定的估计需求,并建立行程时间估计精度评价指标,。根据研巧需要和拟定的数据融合流程分别对全路段和切换一,结合误差指标对比分析单数据源和多数据源进行行程时间估计路段进行融合估计,一并进步对融合结果完成深入分析。研究表明,基

7、于BP神经网络的行程时间融合估计一效果相较单数据源,可W得到更精确、稳定的结果和效益,且交通条件差时,优势更明显。结合检测器布设所需要考虑的原则与影响因素,在传统检测器布设经验思路的基础±,W手机切换交通信息采集为支撑环境,采用BP神经网络融合方法进行基于多源数据的行程时间估计,W误差和精度作为检测器布设的约束与目标。确定了均匀布设方案和盲区补充方案两种检测器布设策略,结合路段实际交通环境进行微观仿真。根据估计指标确定方案的可行度,并针对各可行方案的误差指标对比分析。对实例进行验证,得 ̄m

8、附近时到最优方案,〇〇〇1,行程时间巧计误差变。研究表明检测器布设间距在l500""化趋平,布设方案较为合理;且应考虑在切换长度较长、有出入西道处等盲区布设检测器,(即误差最小)W实现成本受限情况下的估计效益最大化。P:手机切换定位关键词;行程时间估计;数据融合;B神经网络;检测器布设I

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