文档介绍：中山大学
硕士学位论文
基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计方法研究
姓名:卢瑞琪
申请学位级别:硕士
专业:交通信息工程及控制
指导教师:何兆成
20100603
摘要基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计方法研究专业:交通信息工程及控制硕士生:卢瑞琪指导教师:何兆成副教授路段区间平均速度是反映道路交通状态的最为直观的交通参量,其采集方法包括浮动车技术。浮动车技术作为实时交通信息采集的一项关键技术,对其进行深入研究有着紧迫的需求和良好的应用前景。论文以浮动车定位数据作为交通信息采集数据源,研究高速公路区间平均速度的估计方法。致现有的速度估计模型无法应用。因此,论文的目标为:考虑采样时间间隔的影响,最大程度地利用浮动车定位数据,以获得最大路网覆盖率的速度估计结果。由于浮动车数据时空分布的不均衡,需要针对不同的浮动车数据特征,采取不同的应用策略。论文通过对浮动车比例以及采样时间间隔的分析,将浮动车定位数据进行分类,针对不同的数据特征采用不同的速度估计模型,包括:,以及提出两种速度估计模型。为在相同浮动车比例以及采样时间间隔的条件下,提高数据利用率,以提高速度估计结果的路网覆盖率,论文结合浮动车比例以及采样时间间隔的分析,给出可适应于不同浮动车比例、不同采样时间间隔的区间平均速度估计流程,并提出路段区间平均速度自适应估计算法。论文通过仿真实验和应用实例验证模型和算法的有效性。仿真实验使用真实交通流数据,结合微观交通仿真软件进行仿真,结果表明:,;在相同的浮动车定位数据情况下,,,且更可靠。中山大学硕士学位论文已有的相关研究中,都没有考虑采样时间间隔的影响,若采样时间间隔过大,会导
应用实例中,用论文的路段区间平均速度自适应估计算法估计高速公路的区间平均速度,再由速度阈值进行路段交通状态判别。通过查看视频图像判断交通状态判别的正确性,可知以自适应估计算法的估计结果为基础来判别道路交通状态,其检测率是比较高的;若能提高现有的浮动车比例,则能相应地增加路段区间平均速度估计的样本量,提高路段区间平均速度估计的精度、可靠性,从而降低误警率。关键词:区间平均速度;自适应估计算法;浮动车;仿真基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计方法研究
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学位论文作者签名弗南碳导师签名:、弋阳学位论文作者签名:乡硝—旋日期:动⑹拢日期:凇,口年够月够日论文原创性声明内容本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果员疚牡难芯孔鞒鲋匾9毕椎母鋈撕图澹涸谖闹幸悦确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版,有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅,有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索,可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。日期:节年‘月≥日
第一章绪论研究的背景和意义近年来,由于经济的快速发展和城市化进程的加快,机动车的保有量迅速攀升,人民群众对交通的需求越来越大,随之而来的交通拥堵问题日益突出,由此引起了交通事故、能源浪费、交通噪声以及尾气污染等问题。解决交通拥堵问题的传统方法主要是修建道路,这种静态交通管理措施确实在一定时期内可以缓解交通拥堵问题,但由于以下几方面原因,并不能从根本上解决交通拥堵问题。第一,根据统计数据,通常车辆保有量的增长速度是道路增长速度的倍道路更新周期过长的特点难以及时满足交通需求;第二,可供修建道路的空间有限,不在此背景下,智能运输系统应运而生。智能运输系统,的涵义是综合运用先进的信息通讯、网络、自动控制、交通工程等技术,改善交通运输系统的运行情况,提高运输效率和安全性,减少交通事故,降低环境污染,从而建立起一个智能化、安全、便捷、高效、舒适、环保的综合运输体系8孟低晨以使交通的功能智能化,是目前国际公认的解决城市交通拥挤、改善行车安全、提高运行效率、减少空气污染等的最佳途径,也是全世界交通运输领域研究的前沿课题借助智能交通管理技术,可第一时间发现和了解发生在高速