交通流信息挖掘的非参数概率变点模型研究

摘要

交通流状态辨识是智能运输系统(ITS),尤其是其先进的交通管理系统(ATMS)和先进的出行者信息系统(ATIS)研究的一个重要内容.以往算法主要集中在交通流预辨识(即交通流预测)和交通流实时辨识(即事件检测或交通流突变检测)的研究上,而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认.依据交通流理论,结合非参数变点统计方法,以在淄博市人民路上采获的拥挤车流数据的研究为例,建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型,对变点存在与否进行假设检验,并对变点(时间)位置的搜索算法作了研究.结合实地数据对本方法进行了标定和检验,验证了本方法的有效性和可行性.