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城市路网交通状态的小波分析检测方法

张菁 巨永锋 陈荔

张菁, 巨永锋, 陈荔. 城市路网交通状态的小波分析检测方法[J]. 交通运输工程学报, 2010, 10(5): 114-120. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.05.020
引用本文: 张菁, 巨永锋, 陈荔. 城市路网交通状态的小波分析检测方法[J]. 交通运输工程学报, 2010, 10(5): 114-120. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.05.020
ZHANG Jing, JU Yong-feng, CHEN Li. Detection method of traffic state for urban traffic network based on wavelet analysis[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2010, 10(5): 114-120. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.05.020
Citation: ZHANG Jing, JU Yong-feng, CHEN Li. Detection method of traffic state for urban traffic network based on wavelet analysis[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2010, 10(5): 114-120. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.05.020

城市路网交通状态的小波分析检测方法

doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2010.05.020
基金项目: 

国家自然科学基金项目 50846021

详细信息
    作者简介:

    张菁(1972-), 女, 陕西渭南人, 长安大学讲师, 工学博士研究生, 从事交通管理与控制研究

    巨永锋(1962-), 男, 陕西周至人, 长安大学教授, 工学博士

  • 中图分类号: U491.116

Detection method of traffic state for urban traffic network based on wavelet analysis

More Information
    Author Bio:

    ZHANG Jing(1972-), female, lecturer, doctoral student, +86-29-82339626, jingzhang@chd.edu.cn

    JU Yong-feng(1962-), male, professor, PhD, +86-29-82334555, yfju@chd.edu.cn

  • 摘要: 选取交叉口进口饱和度和路段平均行程速度作为路网状态检测的基本参数, 采用小波包变换的时频高分辨率特性, 以能量分析方法识别进口饱和度和路段平均行程速度的突变与异常状况, 并定义了交通状态系数来定量描述交通状态变化, 设计了基于小波分析的交通状态检测算法, 并采用贝叶斯算法对交通状态进行预测。仿真分析结果表明: 小波包变换可有效识别节点能量分布的突变区间, 据此可准确判别交通状态发生变化的时段; 当采样数据的模极大值点为200~243时, 此段节点能量变化比较剧烈, 信号在此出现突变, 由较平稳向非平稳状态变化, 对应的路段交通状态系数大于0.300h.km-1, 为拥挤状态。该方法原理简单, 检测响应时间短, 检测结果可靠。

     

  • 图  1  交通通畅时的变量关系

    Figure  1.  Variable relationship under expedite traffic condition

    图  2  交通拥挤后的变量关系

    Figure  2.  Variable relationship under crowded traffic condition

    图  3  交通流参数与交通状态变量关系

    Figure  3.  Relationship between traffic flow variables and traffic state parameters

    图  4  速度检测

    Figure  4.  Speed detection

    图  5  模拟路网

    Figure  5.  Simulation road network

    图  6  检测流程

    Figure  6.  Identification process

    图  7  原始信号消躁结果

    Figure  7.  Noise elimination result of original signal

    图  8  检测数据小波包分析结果

    Figure  8.  Wavelet packet analysis result of test data

    图  9  节点能量提取

    Figure  9.  Node energy extraction

    表  1  服务水平与饱和度

    Table  1.   Saturations and service levels

    服务水平等级 饱和度 服务水平等级 饱和度
    A ≤0.3 D (0.7, 0.8]
    B (0.3, 0.6] E (0.8, 0.9]
    C (0.6, 0.7] F > 0.9
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    表  2  交通状态系数临界值

    Table  2.   Critical values of traffic state coefficient

    交通状态 交叉口进口饱和度 平均行程速度/(km·h-1) 交通状态系数临界值/(h·km-1)
    畅通与轻微拥挤 0.3 30 0.099
    轻微拥挤与拥挤 0.6 20 0.300
    拥挤与严重拥挤 0.9 10 0.900
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    表  3  交通状态系数

    Table  3.   Traffic state coefficients

    路段编号 交叉口进口饱和度 平均行程速度/(km·h-1) 交通状态系数/(h·km-1)
    1 1.00 13.2 0.758
    2 0.88 14.7 0.599
    3 0.89 14.1 0.631
    4 0.95 10.5 0.905
    5 0.88 11.8 0.746
    6 0.76 21.3 0.357
    7 0.81 18.2 0.445
    8 0.93 15.2 0.612
    9 0.73 20.8 0.351
    10 0.62 22.6 0.274
    11 0.53 24.5 0.196
    12 0.45 27.1 0.166
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  • 收稿日期:  2010-05-24
  • 刊出日期:  2010-10-25

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