基于G-P算法的快速路交通流参数相空间重构  

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

作　　者：董春娇[1,2] 邵春福[2] 张辉[3] 孟梦[2] 

机构地区：[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

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2012年第3期594-599,共6页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：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)

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。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.

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 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]