国家教育部博士点基金(20070004020)
- 作品数：15 被引量：84H指数：4
- 相关作者：关伟张勇袁月明张心哲张勇更多>>
- 相关机构：北京交通大学北京邮电大学西门子中国研究院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 港口集装箱吞吐量时间序列的分形分析
- 2009年
- 针对港口集装箱吞吐量的非线性特征,引入非线性理论中的分形时间序列分析方法,通过关联维定量表示港口集装箱吞吐量的复杂性,通过hurst指数研究港口集装箱吞吐量的长程相关性。以深圳港的集装箱吞吐量时间序列为例,计算的关联维为2.1543,hurst指数为0.9367,说明深圳港的集装箱吞吐量存在分形特征和长程相关性。
- 张勇关伟董军
- 关键词：港口集装箱吞吐量分形HURST指数
- 不同时间尺度下短期交通流的可预测性被引量：2
- 2010年
- 交通流的可预测时间间隔是实现交通控制和诱导的关键。为考察交通流时间序列在不同时间间隔下的可预测性,以北京市二环路2min、4min、6min、8min、10min、12min、14min和16min间隔的交通量时间序列为研究对象,应用R/S分析法计算不同观测尺度下的Hurst指数值,发现同一天内Hurst指数值随观测尺度的变大而增大,同一观测尺度下,Hurst指数随着样本量的增加而降低。最后,采用近似熵法计算序列的复杂度,发现复杂度指数有相似的变化规律,证明观测尺度大小与序列的随机性强弱存在负相关。
- 黄阿琼关伟
- 关键词：交通流可预测性R/S分析近似熵
- 基于最大Lyapunov指数的多变量混沌时间序列预测被引量：28
- 2009年
- 参考基于最大Lyapunov指数的单变量混沌时间序列预测方法,提出一种通过选取多个邻近重构向量,预测多变量混沌时间序列的局域法.采用新方法对两个完全不同的Rssler方程的耦合系统,Rssler方程和Hyper Rssler方程的耦合系统的多变量混沌时序进行一步和多步预测,结果表明了该方法的有效性,且算法具有较强的抗噪能力.讨论了参考邻近点数和预测结果的关系.
- 张勇关伟
- 关键词：LYAPUNOV指数混沌时间序列预测多变量时间序列最小二乘法
- 基于最大李亚普诺夫指数的改进混沌时间序列预测被引量：3
- 2009年
- 分析了基于最大李亚普诺夫指数的混沌时间序列预测方法,提出了一种选取重构相空间中的多个邻近参考向量来提高预测精度的改进方法。对洛伦兹混沌系统产生的时间序列进行了预测,结果表明改进方法比原方法的预测精度要高。讨论了噪声和参考邻近点数对预测结果的影响。应用改进方法预测实际的交通流量时间序列的平均相对误差在8%以下,说明了改进方法的有效性。
- 张勇关伟
- 关键词：混沌时间序列预测相空间重构交通流量预测
- 预测交通流量时间序列的组合动态建模方法被引量：5
- 2010年
- 为了预测交通流量,提出一种预测交通流量的组合动态建模方法。考虑交通流量的特征,将流量时间序列分解成周期项、趋势项和混沌扰动项。采用季节性指数平滑法预测周期项和趋势项之和。该计算过程取周期为一天和一周,并用带遗忘因子的递推最小二乘法确定权重,采用邻域法预测混沌项。对实际交通流量序列的预测结果表明,交通流量与前一天和前一周的状态均存在相关性,且季节性指数平滑预测后的残差是混沌的。一周的不同统计间隔的交通流量序列预测的平均相对误差在9%以下。
- 张勇关伟
- 关键词：交通运输工程智能交通系统递推最小二乘法
- 交通流时间序列的复杂度测量被引量：13
- 2009年
- 为了定量分析交通流系统的复杂性,引入算法复杂度和近似熵,通过速度时间序列的算法复杂度估计系统周期性成分的比率,在重构序列时通过取多个划分区间来提高算法复杂度的估计能力。计算近似熵时,先由速度序列得到速度变化率序列以去除趋势,然后通过速度变化率序列的近似熵估计系统在结构变化上的复杂性。对实测交通流数据序列的计算表明:在序列长度超过600时可以得到算法复杂度,序列长超过300时可以得到近似熵;交通流的算法复杂度和近似熵在同步状态时较低,拥挤状态时增大,在自由状态时最大。因此,不同的算法复杂度和近似熵对应不同状态下的交通流,算法复杂度能分析较长的交通流序列,近似熵可以分析较短的交通流序列。
- 张勇关伟
- 关键词：交通流时间序列算法复杂度近似熵
- 基于Hough变换的交通流状态辨别方法被引量：4
- 2010年
- 交通流状态辨别在智能交通系统中起着十分重要的作用。本文根据对交通流状态辨别研究的分析,提出基于Hough变换方法和模糊C均值聚类方法的交通状态辨别方法。其中,基于Hough变换的图像识别方法用于交通畅通流的辨别,模糊C均值聚类方法用于其它交通状态分类。而且利用快速路固定型交通检测器实时数据进行了实证分析,且与模糊C均值聚类方法进行了对比分析。分析结果表明本文方法与FCM方法相比,更符合于三相交通流理论,且满足城市快速路交通流的特征。该方法可用于交通流状态分析。
- 张心哲关伟
- 关键词：智能交通系统交通状态HOUGH变换模糊C均值聚类
- 手机探测车异常切换位置修正方法研究
- 2011年
- 以切换定位技术作为手机探测车的定位技术,针对切换定位技术低定位精度的特征,对手机探测车异常切换位置修正问题进行了研究.根据问题描述,提出一个两阶段手机探测车异常切换位置修正方法,分别为异常切换路段速度修正和异常切换位置重置.在第一阶段中,结合桥接切换路段构建一个双层数据融合模型,对异常切换路段速度修正值进行求解.在第二阶段中,采用遗传算法求解异常切换位置重置问题得到异常切换位置修正结果.通过实证数据,评估分析了基于本文修正方法计算得到的手机探测车切换路段速度估计绝对误差,与原始数据比较表明,本文提出的方法是可行有效的,可以应用于道路交通信息提取的研究中.
- 袁月明关伟
- 关键词：智能交通
- 离散交通流的变结构控制被引量：3
- 2012年
- 为了得到稳定有序的道路交通流,依据离散趋近律,设计了交通流的速度控制器.考虑到由于匝道的流入和流出使得交通流具有不确定性,设计了动态扰动补偿器.以各路段的密度为控制目标,先通过密度函数的离散趋近律求得目标速度,然后利用速度控制器使得速度在有限步内等于目标速度.当控制器参数满足一定条件时,交通流密度最终稳定在一定的范围内,同时给出了算法步骤和证明.仿真结果显示,速度控制器将有匝道路段的交通流密度稳定在指定值附近,而无匝道路段的交通流密度趋于指定值,从而避免了道路拥挤的发生.
- 张勇关伟
- 关键词：离散趋近律速度控制器
- 基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法被引量：3
- 2009年
- 利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。
- 张心哲关伟
- 关键词：交通状态预测神经网络交通流参数
