文档介绍：北京工业大学硕士学位论文懔瓿英文并列型婴△盟壁锏┍病鱕訤Ⅱ￡一坠幽堕墅虹颍甌墅￡题目目△基至亘￡坠△分类号:单位代码:密级:公开学号:生』目跣┨镁氯粲鹛锴裳灌曼:》论文报告提交日期授予单位名称和地址.
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导师签名:碰日期:。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一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了谢意。本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日期:
摘要随着我国社会经济的迅猛发展和城市化进程的不断加速,城市路网规模日益扩大,各等级道路总里程快速增长。城市快速路作为城市路网中技术和服务等级最高的道路,在城市道路系统中起着骨架路网的作用,承担着高流量、高车速的交通需求,一旦发生交通事件,极易产生交通拥堵,如果处理不及时,还会造成二次事故,对整个城市快速路网的运行造成严重影响。交通事件自动检测是快速路紧急事件管理系统的重要组成部分。交通事件自动检测算法性能的提高将显著改善事件管理系统的应用效果。由于固定检测器布设间距过大、通信故障造成数据严重缺失以及浮动车数量限制等问题,简单的采用单一数据源进行快速路事件检测效果极不理想,经常造成检测长时间中断、无法成功检测等问题。近年来,在多源交通数据不断丰富、检测器、浮动车等多源历史数据不断积累的背景下,利用各类交通数据所包含的交通信息,从而提高交通事件检测的准确性成为事件检测的新方向。基于多源交通数据的采集和处理,本文致力于提出一种基于固定检测器数据和浮动车数据的易于实现的适应于北京市快速路的交通事件自动检测算法,从而提高快速路事件检测的覆盖率和不确定性。为了有效弥补某一数据来源缺失无法进行事件检测的情况从而提高事件检测覆盖率,本论文通过分析交通事件发生时交通流参数在时间维以及空间维的变化,分别提出了基于固定检测器的多参数判别算法与基于浮动车的时空二维判别算法;当两个数据源算法同时检测成功时,为了提高事件检测的不确定性,研究以甋融合理论为基础,将两个子算法有效地结合,实现事件的综合检测。为验证算法,本文采用北京市快速路的事件数据、浮动车数据以及固定检测器数据对算法的性能进行了综合验证与算法测试,通过事件检测率和误判率两个算法评价指标,对算法的性能进行比较。验证结果表明,基于固定检测器的多参数判别算法和基于浮动车的时空二维判别算法的检测率、误判率都达到了较好的效果,可以满足系统应用的需要。基于甋融合的综合检测算法在算法误判率方面具有比经典算法与两个子算法更好的优势。本文开展的研究是对基于多源数据交通事件检测方法的一个探索,可以为后续开展相关研究提供一定的参考。关键词智能交通系统;交通事件自动检测;城市快速路;多源交通数据;猄证据理论·
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研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第鹿谕庋芯孔凼觥国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.《凳莸慕煌ㄊ录觳庋芯肯肿础基于多源交通数据的交通事件检测研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基本概念与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.惴ㄆ兰壑副辍本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第露嘣唇煌ㄊ莸脑ご怼璴数据基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.《凳葜柿糠治觥交通数据的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.〔ǖ氖菰肷恕本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.肿葱〗帷数据质量分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.菰ご硎纠.
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