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考虑多源不确定信息的路网交通拥堵状态辨识方法

已有 2747 次阅读 2018-4-20 17:00 |系统分类:博客资讯

路网交通拥堵状态辨识的意义：交通运输是国民经济与各项生产活动、生活活动的主要环节之一，拥堵状态辨识是道路运行状态评估的重要内容，是交通系统流量调控和管理的重要参考指标。找到一种科学的道路交通运行状态辨识方法，可以为城市交通系统的管理和有效控制提供理论基础，为交通参与者的路径选择提供有利保障。

城市交通路网运行是一个动态过程，其状态随着时间地点的改变而改变。国内外交通管理部门以智能化的交通信息采集平台为依托，建立了道路交通运行状态评价指标与模型，如欧洲的INRIX Index指标，美国的RCI和日本的DC指标等，均在一定程度上反映了路网交通运行状态和变化趋势。国内外学者也从交通数据的获取与处理、辨识模型的构建与改进等方面进行了大量研究，取得了良好的效果，极大推动了交通学科的发展。

然而，在ITS装备普及化程度越来越高的后交通时代，交通装备越来越复杂和多样化，现有城市路网交通监控的海量数据在随机因素和设备内生力影响（例如监控设备失常、路网结构不合理等）下发生异变，较低了数据来源的可靠性。同时，在路网交通设备和通信网络无缝链接执行交通信息资源动态调配过程中，保证路网畅通性的数据不仅种类繁多，而且极其庞大，在网络传输过程中还会存在丢包、时延等现象，增加了交通状态特征参数的不确定性和不完整性。因此，如何在海量交通数据处理的基础上，融合、集成大量不确定和不完整的多源信息，更加有效进行拥堵状态辨识，已经成为交通拥堵研究必须解决的瓶颈问题之一。

基于此，本文将多元集对分析与证据理论相结合，对拥堵状态辨识过程中的信息进行融合，在构建路网交通拥堵状态刻画模型基础上，通过改进Dempster组合规则得到交通拥堵状态的概率及冲突系数计算方法，并通过算例分析和实例仿真验证了方法的有效性和可靠性。