基于支持向量机的流量预测和状态判别的研究.pdf

大连理工大学
硕士学位论文
基于支持向量机的流量预测和状态判别研究
姓名:邓超
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:谭国真
20091217
摘要交通流诱导是目前公认的提高交通效率和机动性的最佳途径,其目的是在交通网络中为出行者提供最佳旅行途径。交通流量预测和交通状态判别问题是交通诱导系统中的两个关键问题,提供实时准确的交通流量信息和交通状态信息能为出行者做出合理的路径选择提供参考。因此,需要对路网中的交通流量信息和交通状态信息做出准确预测。首先,对于单路段交通流的预测,针对以往的基于经验风险最小化的神经网络等学习方法存在的网络结构难以确定、过学习、欠学习以及局部最小等问题,本文研究了基于统计学习理论的支持向量机方法在交通流量预测中的应用。同时,将支持向量机方法与数据挖掘技术相融合,通过引入天气状况以及工作日模式因素来提高流量预测的速度然后,对于交通状态判别问题,考虑到传统的交通状态划分方法是根据国家交通部门给定的交通状态指标来进行划分。这种方法对于不同道路的适应性不是很强,在实际应用中很难满足准确性要求。因此,本文采用模糊聚类的方法来划分交通状态,对不同路段做出不同的状态划分。在此基础上,采用多类支持向量机方法对未来时刻的交通状况进行分类。多类支持向量机是传统两类支持向量机的改进,能够对具有多种划分指标的问题进行很好的划分,适合我们的交通状态判别。最后,综合交通流量预测和交通状态判别方法,本文提出了实时的交通状态判别系统模型。系统根据实时采集的交通参数信息准确的判断未来时刻的交通状态信息,并及时地将交通状态信息进行发布,很好地实现了交通诱导,提高了交通系统的服务质量。关键词:交通流预测;交通状态判别;支持向量机;数据挖掘大连理工大学硕士学位论文本文重点讨论这两个问题。和精度。
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茎主鱼鱼熊鱼生盗董丝竺崂敏鹁涝年三月—丑日兰壁垒大连理工大学学位论文独创性声明塑作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。日期:学位论文题目:作者签名:
日翌:争年卫月丝日查墨兰查盔垒盘塑丝兰塾丝盘鉴查翌】查邓年耲独大连理工大学学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定,在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于大连理工大学,允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名:导师签名:学位论文题目:日期:大连理工大学硕士学位论文
绪论研究背景和研究意义进入世纪,伴随着世界经济的蓬勃发展,交通运输业高速发展,一方面促进了物资交流和人们的往来,大大地缩短了出行时间,进而提高了工作效率;另一方面也带来了许多弊端,特别是汽车交通运输。近半个世纪以来,交通拥挤、道路阻塞和交通事故频繁等问题越来越严重,严重困扰着世界各国。为了提高运输网络的使用效率,解决交通拥挤和交通安全问题,世界各国纷纷开展了智能交通系统的研究工作智能交通系统是在关键基础理论模型研究的前提下,把先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效的综合运用于地面交通管理体系,从而建立起一种大范围、全方位发挥作用,并实时、准确、高效的交通运输管理系统。智能交通系统是目前国际公认的解决城市以及高速公路交通拥挤、改善行车安全、提高运行作为智能交通系统的重要研究方面,交通流诱导系统是目前公认的提高交通效率和机动性的最佳途径。交通流诱导系统的实质是向出行者提供实时准确的交通信息车流量、车道占有率和行程时间等员闶钩鲂姓咦龀稣返某鲂醒≡瘛一交通流诱导的关键前提是交通流预测,有了合理的交通流信息才能对下一时刻路网中的交通流进行合理分配。文献】首先证明了传统的路径寻优算法对于时变网络是不正确的,并给出时变网络的最小路径算法。文献【恳舱攵允北渫绲穆肪队呕侍馓岢隽各种有效的解决方法,但目前要将这些算法投入到实际的交通流动态诱导中,一个亟需解决的关键问题是给出交通网络中每条链路上的交通流信息。因此,交通流预测对于智能交通系统的研究至关重要。本文研究了基于统计学习理论的支持向量机方法在交通流和工作日模式因素,提高了流量预测的速度和精度。作为交通流诱导系统的另一重要方面,交