›› 2012, Vol. ›› Issue (03): 594-599.

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基于G-P算法的快速路交通流参数相空间重构

董春娇1,2, 邵春福2, 张辉3, 孟梦2   

  1. 1. 田纳西大学 交通研究中心, 美国 田纳西 37996;
    2. 北京交通大学 城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室, 北京 100044;
    3. 内蒙古农业大学 能源与交通工程学院, 呼和浩特 010018
  • 收稿日期:2010-01-17 出版日期:2012-05-01
  • 通讯作者: 邵春福(1957-),男,教授,博士生导师.研究方向:交通规划,智能交通系统,交通安全. E-mail:cfshao@bjtu.edu.cn E-mail:cfshao@bjtu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51178032);"973"国家重点基础研究发展计划项目(2006CB705500);中国发展研究基金会2009年度"通用汽车·中国发展研究青年奖学金"项目;北京交通大学优秀博士生科技创新基金项目(141082522).

Phase space reconstruction of traffic flow parameters on expressway based on G-P algorithm

DONG Chun-jiao1,2, SHAO Chun-fu2, ZHANG Hui3, MENG Meng2   

  1. 1. Center for Transportation Research, The University of Tennessee, TN 37996, USA;
    2. MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
    3. College of Energy and Transport Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China
  • Received:2010-01-17 Online:2012-05-01

摘要: 提出了一种基于混沌分析的G-P(Grassberger-procaccia algorithm)算法将非平稳交通流参数时间序列近似转化为平稳时间序列的方法。首先采用自相关函数判断自由流状态、拥挤流状态和阻塞流状态下交通流基本参数时间序列的平稳性。然后应用G-P算法计算嵌入维,进行相空间重构,给出交通流参数时间序列平稳化方法。最后利用快速路交通流实测数据,对3种状态下非平稳的交通流参数时间序列的平稳化进行验证,结果表明:本文方法能够为交通流参数分析、拟合和预测提供科学合理的输入集。

关键词: 交通运输系统工程, 自由流状态, 拥挤流状态, 阻塞流状态, G-P算法, 相空间重构

Abstract: Due to complicacy, randomness and nonlinearity of traffic system, traffic flow parameters are usually considered as the random time series. A method based on G-P algorithm that is helpful to convert the traffic flow time series to stationarity series was proposed. First, the autocorrelation function was adapted to evaluate the stationary of traffic flow under free traffic, congested traffic and jam traffic. Second, G-P algorithm was used to calculate the embedding dimension, reconstruct the phase space, and convert the traffic flow non-stationary parameters to stationary time series under 3 traffic states. At last, some examples illustrated the model and showed its practical applicability based on measured traffic flow data. The research can provide the input set for the traffic flow parameters analysis, fitting and prediction.

Key words: engineering of communications and transportation, free traffic, congested traffic, jam traffic, G-P algorithm, phase space reconstruction

中图分类号: 

  • U491.1
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