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该文研究了路段流量序列间互相关系数与其空间距离的关系。通过对城市路阿各路段交通流量序列进行互相关分析,研究了网络交通负荷、交通流日变化趋势及流量采样周期对该关系的影响。结果表明:间距相同的若干路段对的互相关系数各不相同;在统计意义下,路段间平均互相关系数随路段空间距离增大而减小;随着交通网络负荷的增加网络交通流渐趋拥堵,路段交通流的互相关性逐渐增强。基于路网交通流空间互相关分析的结果为相应的流量采样周期的选取提供了建议。
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ISSN
1000-0054
清华大学学报(自然科学版)
2011
年第
51
卷第
3
期
6/28
313-317
CN
11-2223/N
J
Tsinghua
Univ
(Sci
&.
Tech)
,
2011
,
Vo
l.
51,
No.3
城市路网交通流的空间互相关性
赵婷婷张毅周或冯树民
2
O.
清华大学自动化系,北京
100084;
2.
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院,哈尔滨
150090)
摘
要:该文研究了路段流量序列问互相关系数与其空间
距离的关系。通过对城市路网各路段交通流量序列进行互
相关分析,研究了网络交通负荷、交通流日变化趋势及流量
采样周期对该关系的影响。结果表明:间距相同的若干路
段对的互相关系数各不相同;在统计意义下,路段间平均互
相关系数随路段空间距离增大而减小;随着交通网络负荷
的增加网络交通流渐趋拥堵,路段交通流的互相关性逐渐增
强。基于路网交通流空间互相关分析的结果为相应的流量
采样周期的选取提供了建议。
关键词:互相关分析:交通流量;交通负荷;日趋势
F
采样
周期
中图分类号:
U
49
1.
1
文献标志码
:A
文章编号:
1000-0054(201
1)
03-0313-05
Spatial cross correlations of traffic
f1
0ws
on
urban road networks
ZHAO Tingting
1
,
ZHANG
Yi
1
,
ZHOU
Yu
1
, FENG Shumin'
(1.
Department
of
Automation, Tsinghua University,
Beijing
100084
,
China;
2. School
of
Transportation
Science
and
Engineering,
Harbin
Institute
of
Technology ,
Harbin
150090
,
China)
Abstract:
This
work
investigates
the
relationship
between
the
traffic
flow
series'
cross
correlation
coefficient
(CCC)
and
the
spatial
distance of
the
road
network
sections. A
cross
correlation
analysis
(CCA)
is used to analyze
the
traffic flow
time
series
in each section
within
the
traffic
network
to
study
the
influences of traffic load ,
daily flow
trends
and
sampling
period
on
the
CCA
of
the
traffic flow
series.
These
studies
show
that
the
CCC of
section
pairs
with
the
same
distance
differ
from
each
other.
However
,
the
mean
of CCC
with
a specified
distance
decreases
with
this
distance
gradually.
Heavier
traffic loads
cause
more
congestion, which increases
the
interactions
between
sections
and
results
in a
larger
CCC.
The
results
also
show
how to select traffic flow's sampling periods for CC
A.
Key words:
cross
correlation
analysis;
traffic
flow;
traffic load; daily
trend;
sampling
period
目前,对高速公路交通流的特征识别、状态预测
等有较多的研究成果[叫,但是对城市路网交通流
的网络层特征识别及其演化特性的研究成果却较
少[
1-5J
。利用复杂网络为城市交通网络建模,可以
将网络拓扑结构与网络交通流动态特性结合在一
起,便于对城市路网交通状态进行时空演化分析,因
而越来越受到交通领域学者的关注[叫。利用复杂
网络为城市交通网络建模有多种方式,如果将路网
各路段抽象为节点,则路段间的相互作用关系可以
抽象为边。随后,如何定义和度量路段间的相互作
用关系就成为建模的关键。
城市路网交通流具有随机波动特性,同时又由
于日交通负荷的变化以及路段流量间相互作用而存
在有规律的起伏特性。其中只有路段间相互作用产
生的起伏特性能够反映路段间潜在的相互作用关
系。为了去除交通流随机特性对分析路段间相互作
用关系的影响,本文采用互相关性度量路段间潜在
的相互作用关系
o
互相关,在统计学中定义为两个
随机矢量之间归一化的协方差,是对信号间线性相
关程度的度量。互相关分析技术以信息论和随机过
程理论为基础,已经被广泛应用于信号(图像)处理、
光谱分析、模式识别、密码分析等领域
t
叫。在复杂
网络动态特性研究领域,互相关分析已经应用于因
特网网络流量分析的研究。例如,文
[9J
将互相关应
用于因特网网络流量分析,实现大规模网络的异常
发现。
在交通领域,互相关分析可应用于未设检测器
路段的交通流量估计、融合周边检测器信息的交通
收稿日期:
2009-11-02
基金项目:国家"九七三"重点基础研究发展计划项目
(2006CB705506)
;
国家自然科学基金资助项目
(60774034
,
60721003 ,
6083400
1)
;
国家"十一五"科技支撑计划
(2006BA
]l
8B02)
作者简介:赵婷婷
0985-)
,女(汉)
,山东,博士研究生
o
通信作者:张毅,教授,
E-mail:
zhyi@mai
l.
tsinghua.edu.cn
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