交通流数据清洗与状态辨识及优化控制关键理论方法PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：王晓原，张敬磊着
- 出 版 社：北京：科学出版社
- 出版年份：2011
- ISBN：7030295781
- 页数：231 页
图书介绍：本书以我国ITS框架为依据，结合我国高速公路道路交通基础设施现状和未来发展的需要，对我国的交通流状态辨识框架及其关键理论和方法进行了研究。本书的主要内容分为三部分：第一部分为概述，主要叙述了本书的研究背景、研究目的和意义，设计了交通流状态辨识系统框架；第二部分主要阐述了交通流数据清洗的关键理论及方法；第三部分研究了交通流状态辨识理论及方法。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：微型客车使用与维修下一篇：电动自行车常见故障实修演练 《交通流数据清洗与状态辨识及优化控制关键理论方法》目录 标签：交通流 辨识 清洗 状态 关键
1 绪论1
1.1 ITS发展背景1
1.2 国内外ITS研究历史与发展现状2
1.2.1 国外ITS研究历史与发展现状2
1.2.2 我国ITS研究历史与发展现状4
1.2.3 ITS主要功能子系统5
1.3 交通流数据清洗与状态辨识及优化控制概述8
1.4 本书主要内容9
参考文献11
第一篇 交通流数据清洗关键理论及方法11
2 交通流数据清洗概述15
2.1 研究背景15
2.2 研究的必要性及数据清洗16
2.2.1 必要性16
2.2.2 交通流数据清洗的主要内容17
2.3 国内外相关研究状况18
2.3.1 数据清洗研究状况18
2.3.2 交通流数据清洗研究状况19
2.4 本篇主要研究内容24
2.5 本章小结25
参考文献25
3 交通流丢失数据补齐算法29
3.1 丢失数据的分析29
3.2 基于粗集理论的交通流丢失数据补齐算法30
3.2.1 粗集理论30
3.2.2 ROUSTIDA算法流程32
3.2.3 模型应用与结果分析33
3.2.4 结论38
3.3 基于最小二乘支持向量机的交通流丢失数据补齐算法38
3.3.1 支持向量机和最小二乘支持向量机的原理38
3.3.2 交通流丢失数据补齐模型及仿真41
3.3.3 结论45
3.4 本章小结45
参考文献46
4 交通流错误数据判别和修正算法47
4.1 错误数据判别模型47
4.1.1 孤立点检测算法47
4.1.2 边界检测算法48
4.1.3 阈值理论与交通流理论的组合检测算法49
4.2 错误数据修正模型49
4.2.1 灰色GM（1,1）模型50
4.2.2 错误数据修正模型53
4.3 应用实例53
4.3.1 数据来源53
4.3.2 算法流程54
4.3.3 模型应用55
4.3.4 结果分析56
4.4 结论57
4.5 本章小结57
参考文献58
5 交通流冗余数据约简算法59
5.1 冗余数据识别和约简方法59
5.1.1 基于等级分组法的冗余数据识别方法59
5.1.2 冗余数据的约简方法61
5.2 应用实例62
5.2.1 数据来源62
5.2.2 算法流程62
5.2.3 模型应用63
5.2.4 结果分析65
5.3 结论67
5.4 本章小结67
参考文献67
6 本篇内容总结及其展望68
6.1 总结68
6.2 未来的研究方向69
第二篇 交通流状态辨识关键理论及方法69
7 交通流状态辨识系统框架73
7.1 交通流状态辨识系统框架结构73
7.2 系统框架的主要组成部分74
7.2.1 交通状态判别子系统74
7.2.2 动态交通信息采集子系统76
7.2.3 交通流数据清洗子系统76
7.2.4 交通流控制子系统76
7.2.5 调度子系统76
7.2.6 交通信息发布子系统77
7.2.7 事件数据管理子系统77
7.2.8 通信子系统77
7.3 本篇主要研究内容与方法78
7.4 本章小结79
参考文献79
8 交通流状态预辨识方法80
8.1 交通流预测方法简介80
8.1.1 基于统计理论的模型80
8.1.2 基于非线性预测理论的模型81
8.1.3 基于神经网络理论的模型81
8.1.4 基于动态分配理论的模型82
8.1.5 基于微观交通仿真的模型82
8.2 基于非参数回归样条的交通流短时预测方法82
8.2.1 非参数回归82
8.2.2 非参数回归样条拟合方法83
8.2.3 非参数回归样条拟合方法在交通流短时预测中的应用87
8.3 基于投影寻踪自回归的短时交通流预测方法91
8.3.1 投影寻踪技术91
8.3.2 PP自回归模型［PPAR（k）］93
8.3.3 交通流PPAR回归预测95
8.3.4 结论97
8.4 本章小结98
参考文献98
9 交通流量变检测方法100
9.1 概述100
9.2 指数分布概率变点模型研究100
9.2.1 指数分布参数的变点101
9.2.2 均值变点搜索方法102
9.2.3 模型应用与结果分析104
9.3 二项分布概率变点模型研究106
9.3.1 累次计数法106
9.3.2 模型应用与结果分析108
9.4 本章小结110
参考文献111
10 交通流质变检测方法112
10.1 交通事件检测方法简介112
10.1.1 交通事件112
10.1.2 主要事件检测算法及评价指标113
10.2 交通流突变分析的变点统计方法116
10.2.1 概述116
10.2.2 交通流突变分析的最小二乘法117
10.2.3 交通流突变分析的局部比较法125
10.3 基于多分辨分析的交通事件自动检测方法131
10.3.1 多分辨分析Mallat算法131
10.3.2 小波滤波器及Mallat算法的具体实现137
10.3.3 多分辨分析在交通事件自动检测中的应用138
10.4 本章小结145
参考文献145
11 信息融合技术在交通流状态实时辨识中的应用147
11.1 信息融合及交通信息融合简介147
11.1.1 信息融合147
11.1.2 信息融合的层次级别148
11.1.3 信息融合方法149
11.2 基于支持向量机的交通信息融合方法研究149
11.2.1 支持向量机简介149
11.2.2 基于SVM的信息融合方法在交通流状态实时辨识中的应用153
11.2.3 结论156
11.3 基于遗传算法的交通信息模糊融合方法156
11.3.1 模糊控制和遗传算法156
11.3.2 基于遗传算法的信息模糊融合方法在交通流状态实时辨识中的应用160
11.4 本章小结164
参考文献164
12 本篇内容总结及其展望165
第三篇 交通流优化控制关键理论及方法165
13 交通流优化控制169
13.1 研究的背景和意义169
13.2 DTA问题170
13.2.1 国外研究现状171
13.2.2 我国研究现状176
13.3 最短路径问题177
13.4 本篇主要内容179
参考文献179
14 蚁群算法概述182
14.1 算法的基本理论182
14.1.1 基本原理182
14.1.2 基本模型184
14.1.3 理论基础187
14.1.4 算法框架188
14.1.5 算法的特点188
14.2 算法的研究进展189
14.2.1 理论研究189
14.2.2 应用研究194
14.2.3 我国研究情况195
14.3 本章小结197
参考文献197
15 基于自适应蚁群算法的交通网络中最短路径搜索方法200
15.1 交通网络中最短路径问题200
15.1.1 交通网络的表示200
15.1.2 最短路径问题的描述201
15.2 用自适应蚁群算法求解交通网络中最短路径问题201
15.2.1 寻优思路201
15.2.2 算法设计202
15.2.3 算法的具体实现步骤205
15.2.4 算法流程图205
15.3 仿真实验205
15.4 本章小结208
参考文献208
16 基于混沌蚁群算法的动态用户最优配流方法209
16.1 基本问题209
16.1.1 交通分配理论概述209
16.1.2 DTA特征210
16.1.3 动态交通网络配流原则210
16.1.4 动态交通网络约束条件212
16.2 离散型动态用户最优配流模型214
16.3 DTA方法215
16.3.1 混沌蚁群算法215
16.3.2 用CACO求解离散型动态用户最优配流问题216
16.4 仿真实验221
16.5 本章小结223
参考文献223
17 本篇内容总结及其展望224
17.1 总结224
17.2 研究展望224
附录226
附录A 王晓原主持的科研项目226
附录B 作者的代表性论着228
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摘要：本文以“交通流数据清洗与状态辨识及优化控制关键理论方法.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了交通流数据清洗、状态辨识及优化控制的关键理论方法。通过对文档的深入分析，本文从数据清洗、状态辨识、优化控制三个方面进行了全面探讨，旨在为我国交通流数据研究和应用提供有益的参考。
1、数据清洗
数据清洗是交通流数据分析的基础，对于提高数据质量具有重要意义。文档中介绍了多种数据清洗方法，包括异常值处理、缺失值处理、重复值处理等。通过这些方法，可以有效提高数据质量，为后续的状态辨识和优化控制提供可靠的数据基础。
异常值处理方面，文档提出了基于统计分析和机器学习的方法，能够有效识别和剔除异常值。缺失值处理方面，文档介绍了多种插补方法，如均值插补、中位数插补等，能够有效填补数据缺失。重复值处理方面，文档提出了基于哈希算法和字符串匹配的方法，能够快速识别和删除重复数据。
此外，文档还针对不同类型的数据清洗问题，提出了相应的解决方案。例如，对于交通流数据中的时间序列数据，文档提出了基于时间窗口的方法，能够有效处理数据中的时间依赖性。
2、状态辨识
状态辨识是交通流数据分析的核心，对于了解交通流运行状态具有重要意义。文档中介绍了多种状态辨识方法，包括聚类分析、分类分析、时序分析等。通过这些方法，可以实现对交通流状态的准确识别。
聚类分析方面，文档提出了基于K-means和DBSCAN等算法的方法，能够有效识别交通流中的不同状态。分类分析方面，文档介绍了基于支持向量机（SVM）和决策树等算法的方法，能够实现对交通流状态的准确分类。时序分析方面，文档提出了基于时间序列分析的方法，能够有效分析交通流的动态变化。
此外，文档还针对不同类型的交通流数据，提出了相应的状态辨识方法。例如，对于高速公路交通流数据，文档提出了基于速度-密度-流量三参数模型的方法，能够有效识别交通流状态。
3、优化控制
优化控制是交通流数据分析的最终目标，对于提高交通流运行效率具有重要意义。文档中介绍了多种优化控制方法，包括交通信号控制、交通诱导控制、交通需求管理等。通过这些方法，可以实现对交通流的优化控制。
交通信号控制方面，文档提出了基于交通流预测和优化算法的方法，能够有效提高信号灯的配时效率。交通诱导控制方面，文档介绍了基于路径规划和实时信息发布的方法，能够有效引导车辆合理行驶。交通需求管理方面，文档提出了基于需求预测和需求调节的方法，能够有效控制交通需求。
此外，文档还针对不同类型的交通场景，提出了相应的优化控制方法。例如，对于城市交通拥堵问题，文档提出了基于交通流预测和动态交通分配的方法，能够有效缓解交通拥堵。
4、总结
本文通过对“交通流数据清洗与状态辨识及优化控制关键理论方法.pdf电子书版文档下载”的深入分析，从数据清洗、状态辨识、优化控制三个方面对交通流数据分析进行了全面探讨。这些方法为我国交通流数据研究和应用提供了有益的参考，有助于提高交通流运行效率，缓解交通拥堵问题。
在未来的研究中，可以进一步探索交通流数据清洗、状态辨识和优化控制的新方法，并结合实际应用场景进行验证和优化，为我国交通流数据分析提供更加全面和有效的解决方案。
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