【摘 要】
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目前,对于近平稳交通状态的识别方法,多数使用目视检查,不仅耗时费力,且不适用于海量交通流数据的交通状态识别,因此缺乏有效的自动识别方法.而在近平稳交通状态识别过程中,关键在于如何对数据进行精准有效地分割,对此,动态规划类变点检测算法可以高效地解决此问题.本文分别考虑分段均值模型和分段线性模型下的近平稳交通状态稳健识别算法,具体研究内容如下:针对分段均值模型下的近平稳交通状态识别及惩罚参数自适应选择
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目前,对于近平稳交通状态的识别方法,多数使用目视检查,不仅耗时费力,且不适用于海量交通流数据的交通状态识别,因此缺乏有效的自动识别方法.而在近平稳交通状态识别过程中,关键在于如何对数据进行精准有效地分割,对此,动态规划类变点检测算法可以高效地解决此问题.本文分别考虑分段均值模型和分段线性模型下的近平稳交通状态稳健识别算法,具体研究内容如下:针对分段均值模型下的近平稳交通状态识别及惩罚参数自适应选择问题,研究高效稳健的函数修剪最优分割算法RFPOP（Robust Functional Pruning Optimal Partitioning）与数据驱动的CROPS（Change points for a Range of Penalties）算法.结合修正的Cassidy准则,提出稳健的近平稳交通状态自动识别算法RNSAI-1（Robust Near-stationary States Automatic Identification-1）.模拟结果表明,不同噪声分布下,小波变换后的RFPOP算法在变点检测性能方面更稳定、检测效果更好,特别在噪声服从重尾分布时,基本不受数据中噪声干扰的影响.实例分析表明,RNSAI-1算法能够很好地从交通流数据中识别近平稳交通状态,基于识别结果校准的三角基本图拟合良好且具有物理意义.所提算法在城市路网通行能力估算方面具有一定的应用前景.针对分段线性模型下的近平稳交通状态识别问题,研究连续分段线性剪枝最优分割算法CPOP（Continuous-piecewise linear Pruned Optimal Partitioning）及剪枝条件.利用有界损失Biweight函数对异常值不敏感的特性,提出稳健的RCPOP（Robust Continuous-piecewise linear Pruned Optimal Partitioning）算法.进一步,结合时间序列分析中的ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验,针对交通流量时序中近平稳交通状态识别,提出了一个新颖的识别算法RNSAI-2（Robust Near-stationary States Automatic Identification-2）.对于RCPOP算法,在一定条件下,给出了估计变点位置和数目的一致性,其相应的方差估计问题,通过比较发现,使用差分时序的中位绝对偏差估计器估计效果较优.模拟结果表明,RCPOP算法较CPOP算法在变点位置及数目的检测性能方面更稳定、效果更优.实例分析表明,RNSAI-2算法能够很好地对断面交通流量时序进行近平稳交通状态识别,且所识别的近平稳交通状态是有效的.所提算法对于近平稳交通状态下,探究城市路网中宏观基本图的校准及估计问题具有一定的参考价值.
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