基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型.pdf

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1、第28卷第2期2011年2月公路交通科技Joumaloff{ighwayandTransportatjonResearchandDevelopmentV01.28No.2Feb.201l文章编号:l002一0268(20“}02一0127—06基工古】同斯:日△,}匕口分布的交通拥堵评价模型王曦1,祝付玲2(1.无锡市公共工程建设中心,江苏无锡214031;2.无锡r何建设局,江苏无锡214031)摘要:为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求

2、解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度。上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流的混合分布,有效评价交通拥堵。关键词:交通工程;评价模型;高斯混合分布;交通拥堵;EM算法中图分类号:U49l文献标识码:AEVaIuationModel0fTra仟icCOngestiOnBasedOnGaussianMixtureDistributjonWANGXil,ZHUFulin92(1.Wu)【iUrbanPIlbIicP叫ectsConstmctionCenter,WuxiJiangsu21403l,Chi眦;2.W11)【iConstmct

3、ionBureau,wuxiJiangsu214031,Chi阻)Abstract:InordertoevaluatetrafhccongestionmoreobjectiVelyandefkctively,velocitywasemployedasthekeyindependentV撕ableforthefeatureoftra侬cnowstate,theevaluationmodeloftm硒ccongestionbasedonGaussianmixturedistributionwasdeVelopedforthereasonthatvelocityoftramcnowshowst

4、hemixturedistdbu“onperforrnance.TheEMaJgorithmwasusedtothismodelfortheanalysisofclusteringvelocityvariable.Dependontheresultofmodelsolution,thef孔tualtr棚cflowstatewasestimatedandthetmmccongestiondegreewasevaluatedbetter.TheaJlalyticresuhofmeasureddataofShanghaiexpresswayshowsthatthismodelcouldanal

5、yzethetra佑cflowmixturedistributionobjectivelyandtheevaluationoftra佑ccongestionisefkctiVe.Keywords:tramcen舀needng;evaluationmodel;Gaussianmixturedistribution;tramccongestion;EMalgorithm0引言近年来,以工业化和城市化为特征的中国社会经济高速发展带来了交通出行方式的快速机动化和交通出行需求的迅猛增长,导致交通拥堵问题口益突出。建立有效的道路交通拥堵评价模型是缓解交通拥堵问题的前提和基础,国内外学者对交通拥堵评价

6、的相关理论进行了一系列有价值的研究。现有对交通流状态和交通拥堵的研究主要可以分为两大类:一类基于速度、密度、流量等交通流基本参数,研究其变化规律或相互之间关系,对交通流状态进行分析,对拥堵的发生、性质及变化规律进行识别,其中由交通基本图及三相位理论演化派生出的相关研究最为广泛¨胡J。达庆东、张国伍提出r利用流量与占有率之问关系定量分析交通拥挤时段和拥挤小时的方法一J。马国旗提出了基于北京道路交通状况的快速路和主干路交通流规律及三参数关系模型【4J。姜桂艳等将反映交通流三参数变化规律的特征变量运用于常发性拥挤和偶发性拥挤的实时判断"J。庄斌等提出了基于流量、占有率指收稿兀期:2009一12

7、一18作者简介:王曦(1978一),男,江苏南京人,博士研究生,研究方向为交通规划、地下空间规划与利用.(w¨鲥905@163.c一)公路交通科技第28卷标的交通拥挤的相对增量判别准则与平均占有率自动检测算法№J。关伟、何蜀燕在研究了交通流的三相位理论和速度概率分布的基础上,提出了基于流量一密度关系的城市快速路交通流的4种状态划分以及状态跃迁规律¨。81。郝媛在流量一密度关系的基础上,提出了以速度和交通量为划分标准的城市快速路交通流

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