交通流信息挖掘的非参数概率变点模型研究

• 作者: 张敬磊 王晓原
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通流 量变 变点统计理论 模式识别 信息挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 801-804
• 分类号: U491
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1006-2823.2010.04.039

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓原	山东理工大学交通与车辆工程学院	112	1271	18.0	30.0
2	张敬磊	山东理工大学交通与车辆工程学院	39	412	10.0	19.0