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《基于云模型的城市快速路交通狀態(tài)評價(jià)方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第38卷，第3期公路工程Vo1．38．No．32013年6月HighwayEngineeringJun．，2013基于云模型的城市快速路交通狀態(tài)評價(jià)方法研究李悅。，陸化普，張永波，蔚欣欣(1．清華大學(xué)交通研究所，北京100084；2．交通運(yùn)輸部規(guī)劃研究院，北京100028)[摘要]交通狀態(tài)具有模糊性和隨機(jī)性的特點(diǎn)?；诒本┦锌焖俾窓z測線圈數(shù)據(jù)，引入了基于云模型的模糊系統(tǒng)來評價(jià)快速路交通狀態(tài)。在充分分析交通流特性的基礎(chǔ)上，提出了交通狀態(tài)劃分原則、依據(jù)，評價(jià)指標(biāo)，以及基于云模型的模糊綜合評價(jià)方法的算法流程。為實(shí)施交通信息發(fā)布以及后期交通狀態(tài)的改善提供依據(jù)。最
2、后，以北京市快速路系統(tǒng)為例，進(jìn)行實(shí)證研究。[關(guān)鍵詞]城市快速路；云模型；交通狀態(tài)評價(jià)[中圖分類號]U491．11[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1674—0610(2013)03—0057—04Cloud-modelBasedTraficStateIdentificationonUrbanExpresswayLIYue，LUHuapu，ZHANGYongbo，YUXinxin(I．InstituteofTransportationEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China；2．Transportpla
3、nningandResearchInstitute，MinistrysfTransport，Bering100028，China)[Abstract]Traficstateisfuzzyandrandom．Basedontheloopdetecteddataonurbanexpress-way，thepaperintroducesacloud—modelbasedfuzzysystemtoidenti~trafficconditions．Bycarefullyanalyzingvarioustraficcharacter，theprinciplesand
4、basesoftraficstateclassification，evaluationindexandthealgorithmofcloud—modelbasedfuzzysystemarepresented．Themethodcanprovideimpo~ancereferencesforrealtimetraficinformationpromulgationandtraficimprovement．Atlast，wehavethecasestudyofBeijingurbanexpressway．[Keywords]urbanexpressway；
5、cloud—modelbasedfuzzysystem；traficstateidentification均值算法中難以確定聚類數(shù)目和模糊指數(shù)選取等問0引言題。交通狀態(tài)判別是有效進(jìn)行交通管理和交通控制交通狀態(tài)不僅是交通流自身體現(xiàn)出來的特征，的先決條件。更是評價(jià)者從不同的角度和目的出發(fā)對交通流運(yùn)行交通狀態(tài)分析主要基于交通流的基礎(chǔ)研究，國情況的一種認(rèn)識。本文以城市快速路為研究對象，內(nèi)外學(xué)者利用交通流數(shù)據(jù)建立了大量的狀態(tài)評價(jià)模引入基于云模型的模糊系統(tǒng)來評價(jià)交通狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)型。Bassan等?將交通流狀態(tài)分為2種：擁擠交通了定性定量之間不確定轉(zhuǎn)換，評價(jià)效果更貼近實(shí)
6、際。流和非擁擠交通流；Kerner提出了三相交通流理l基于云模型的模糊評價(jià)系統(tǒng)論：暢行相，寬運(yùn)動(dòng)阻塞相和同步相；陳德望等利用模糊C均值(FCM，F(xiàn)uzzyC—Means)聚類的方法對交通系統(tǒng)狀態(tài)的描述具有一定的模糊性，比如交通流進(jìn)行了狀態(tài)劃分；ChristianeStutz&Thomas常用的擁擠和通暢就是種很模糊的現(xiàn)象，無法用精A．Runkeler利用多元型聚類(FCMP)方法以速確的公式和數(shù)字形式描述它，因此引入模糊變換原度為指標(biāo)將交通流基本圖分為自由流、密集流、擁擠理和最大隸屬度原則，考慮與被評價(jià)方案相關(guān)的各流、阻塞流4個(gè)區(qū)域；趙風(fēng)波提出一種改進(jìn)的
7、模糊個(gè)指標(biāo)，通過隸屬度來表達(dá)對交通狀態(tài)這一模糊現(xiàn)c一均值算法，采用啟發(fā)式方法解決了傳統(tǒng)的模糊c一象的接近程度。[收稿日期]2012—08—3l[基金項(xiàng)目】國家教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20070003065)；國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)‘劃(863計(jì)劃)(2007AAIlZ202)；國家科技支撐計(jì)劃(2007BAK35B06)[作者簡介】李悅(1986一)，女，山東淄博人，博士研究生，主要研究交通需求預(yù)測、交通管理、交通控制理論相關(guān)理論與方法。58公路工程38卷針對交通系統(tǒng)狀態(tài)分級，本文提出了能夠?qū)崿F(xiàn)約，但車流行駛狀態(tài)比較穩(wěn)定，且本身具有一定的抗定性定量不確定
8、性轉(zhuǎn)換模型，即云模型。基于云模干擾能力，該狀態(tài)下交通流率可以達(dá)到最大值，當(dāng)交型的
