车速的时间序列分析模型

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1、第!"卷第#期西安公路交通大学学报;’,"$$%?D""!@!$$"B$#?$$E%?$D车速的时间序列分析模型俞礼军"C严宝杰"C杨新洲"C马林才!@"<长安大学公路学院C陕西西安%"$$FDG!<浙江省交通职业技术学院汽车工程系C浙江杭州#""""!B摘要>基于高阶统计量方法C建立连续车流地点车速的时间序列分析模型H由于高阶累积量方法能够处理非高斯I非最小相位I非因果的时序数据C故由其辨识的时序模型具有更广泛的适用性H此外C连续车流地点车速具有非独立性特征C时间序列

2、模型在相当大程度上蕴含了这些信息H仿真算例是成功的C实例计算与实际是一致的C从而说明该模型与方法是正确的H关键词>时间序列分析G地点车速G高阶累积量方法G模型中图分类号>6DA"文献标识码>JKLMNOPNQLNPRSTNUVSQWNXLYUNZ[NNTP"""!]^_?‘abCcdefg?‘_hCcdij_b?klgaCmc^_b?nf_@"

3、,{*9:/:(:8’-z)+*9s’):+:/’*C1+*2

4、3’(#""""!Cq3/*+B}~P!Q"Y!>#+98y’*3/23?’)y8)9:+:/9:/p9@1$oBt8:3’yC+:/t8?98)/89t’y8,-’):389s’:9s88y9’-9(pp899/78783/p,89’*+)’+y98p:/’*/9y878,’s8y%z38+y7+*:+289’-(9/*23/23?’)y8)p(t(:+:/787+,(8+)88&+t/*8y4/:3*’*?’J6oo{J=C*’*?p+(9+,C*’*?t/*/t(ts3+98y+:+’-9s’:9s88y9C9’:

5、38t’y8,43/p3u+98y’*3/23?’)y8)p(t(:+:/787+,(8p+*u8(:/,/

6、8y4/y8,5%z38t’y8,p’*:+/*97+,(+u,8/*-’)t+:/’*’*:388&:8*:’-8&/9:/*2y8s8*y8*p5u8:488*:389s88y9’-9(pp899/78783/p,89%z38)89(,:9p+,p(,+:8yu5:3/9t8:3’y9+2)8848,,4/:3+p:(+,y+:+C43/p393’49:3/9t8:3’y9+)8p’))8p:+*y8--8p:/78:’+*+,5

7、8:389s’:9s88y9’-9(pp

8、899/78783/p,8%(N)*SQTP>:/t8?98)/89+*+,59/9G783/p,89+9s’:9s88y9G3/23?’)y8)p(t(:+:/78t8:3’yGt’y8,行车速度既是道路规划设计中的一项重要指模型进行分析往往非常困难C而根据其自身的变动标C又是车辆运营效率的一项评价指标C对于研究运规律运用基于高阶累积量建立的时间序列模型则是输经济I安全I迅捷I舒适具有重要意义H因此C了解解决这一问题比较有效的方法H和掌握各道路上的行车速度及其变化规律是正确进有必要指出C最近!$年有关车速时序模型只出行道路网规划I设计I运营I管理的基础H也正由于这现过一篇论文,"-

9、H本文与之不同C重点不在二阶统计一原因C自!$世纪#$年代以来交通工程界就非常量@假设数据服从高斯分布B的参数辨识C而是采用重视这个问题的研究H高阶累积量建立相应时间序列模型H由于交通工程在实际应用与交通流仿真中常假定车辆运行速实践中非高斯I非最小相位I非因果的时序数据是常度服从某一分布或者为一常数C这一假设在很多场见的C故本文方法具有更广泛的适用性H合是不合理的H主要原因是C车辆运行过程中的速度.时序分析模型是相互影响的C即各车辆的速度是相依有序的H由于行车速度往往受许多因素的影响C且这些因素之间用来分析各种相依有序的离散数据集合的整个又保持着错综复杂的联系C因而C采用结构式的因果

10、方法称时间序列分析H时间序列分析不仅可以从数收稿日期万方数据>!$$"?$!?!#作者简介>俞礼军@"A%!?BC男C新疆阿拉尔人C长安大学博士生lg西安公路交通大学学报,’’*年量上揭示某一交通现象的发展规律或从动态的角度I模型识别刻划某一交通现象与其他交通现象之间的内在数量关系及其变化规律性!达到认识客观交通系统之目与以二阶统计量作分析工具的传统/高斯0时序的!而且运用时序模型还可以预测和控制交通现象数据不同!非高斯时序数据处理使用高阶累积量做的未来行