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基于收費數(shù)據(jù)的高速交通流特性分析與狀態(tài)識別研究

發(fā)布時間:2020-12-10 00:22
  經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和科技的無限創(chuàng)新支撐著我國高速公路的快速發(fā)展。今時今日,高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)已然成熟,收費數(shù)據(jù)也實現(xiàn)了全面統(tǒng)一,積累的海量收費數(shù)據(jù)能挖掘豐富的交通流運行特征信息。在不添加新型交通檢測設(shè)備的條件下,利用收費數(shù)據(jù)分析與處理交通狀態(tài)參量并進(jìn)行交通狀態(tài)識別,對提高高速公路運營管理效率和解決高速公路交通擁擠具有十分重要的意義。本論文以高速公路交通流時空特性分析和交通狀態(tài)識別為關(guān)鍵探究對象,通過收集高速公路收費系統(tǒng)動態(tài)運行過程中記錄的收費數(shù)據(jù),包括進(jìn)出口收費站地點、進(jìn)出口時間、車型等,借鑒數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù),在Oracle和Python平臺下搭建了數(shù)據(jù)剖析的基本框架,采用多種數(shù)據(jù)處理方法后實現(xiàn)了對收費數(shù)據(jù)的信息提取和分析。包括如下研究成果:(1)數(shù)據(jù)質(zhì)量會影響數(shù)據(jù)挖掘的效果,而數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。將大量收費數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中,針對其出現(xiàn)的一系列質(zhì)量問題,歸納了五大類異常數(shù)據(jù)的具體表現(xiàn)形式,并對不同類型的問題制定了相應(yīng)的處理規(guī)則;客觀地比較數(shù)據(jù)處理前后的效果,驗證了處理收費數(shù)據(jù)方法的可行性。(2)選取某高速公路某收費站為研究對象,統(tǒng)計各類車型的流量及總量并計算不同車... 

【文章來源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于收費數(shù)據(jù)的高速交通流特性分析與狀態(tài)識別研究


缺失數(shù)據(jù)示例

數(shù)據(jù)恢復(fù),缺失,示例,數(shù)據(jù)


基于收費數(shù)據(jù)的高速交通流特性分析與狀態(tài)識別研究-20-(1)插補缺失數(shù)據(jù)該收費站在當(dāng)天出現(xiàn)了某段時間連續(xù)缺失數(shù)據(jù)的現(xiàn)象,缺失數(shù)據(jù)如圖3.1所示。根據(jù)本文3.4.5小節(jié)闡述的理論與方法,參考前后兩周同一日在缺失時間的數(shù)據(jù)采集值,對當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行插補,結(jié)果如圖3.2所示。圖3.1缺失數(shù)據(jù)示例圖3.2缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)示例(2)修正錯誤數(shù)據(jù)圖3.3、圖3.4為原始速度、流量數(shù)據(jù)及其邊界值。大部分?jǐn)?shù)據(jù)均在合理限度內(nèi),依據(jù)本文3.4.6小節(jié)闡述的理論與方法,僅對未處于合理限度內(nèi)的小部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行修正。

示意圖,邊界值,數(shù)據(jù)


蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-21-圖3.3原始速度數(shù)據(jù)及其邊界值圖3.4原始流量數(shù)據(jù)及其邊界值(3)交通流數(shù)據(jù)降噪處理采用3.4.7小節(jié)闡述的方法,圖3.5、圖3.6是降噪處理后的速度、占有率示意圖。圖3.5速度降噪處理示意010203040506010:0010:2210:4611:0411:3111:4712:0912:2912:5813:2213:4414:0414:2014:3414:5715:1715:3415:5516:1116:2516:4116:5517:0817:2017:3617:4718:0218:1518:3218:4819:0519:3019:4920:1620:4221:0921:5222:2623:42


本文編號:2907734

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