《基於協同理論的城市路網狀態特徵信息提取與表達研究》是依託北京航空航天大學，由於海洋擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於協同理論的城市路網狀態特徵信息提取與表達研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：于海洋
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
智慧型交通系統建設過程中的路網數據量呈幾何級數增長，帶來了信息超載和表達能力弱等問題，導致了系統的決策延遲或失誤。因此，路網特徵信息提取及表達技術研究已成為城市道路交通可持續發展的必然要求。本課題以協同理論為指導，通過對城市路網表征參量形式化定義建立有監督的信息保留準則，基於二維局部敏感辨別分析算法構建路網狀態數據特徵信息提取模型；在此基礎上，對路網運行狀態進行識別和分類，分別設計監督分類和非監督分類算法，建立基於特徵參數提取的交通狀態分類模型；利用路網狀態劃分定義路網狀態的相，從而確定路網狀態特徵參量，實現二維路網狀態演化過程的描述；利用城市路網狀態特徵信息一體化建模方法生成路網狀態演化表達模型，進行狀態特徵信息展現。本課題能為城市交通管理和公眾出行準確、快速地提供直觀信息，為構建“和諧交通”提供有力的技術支撐。
結題摘要
城市路網狀態的演化規律和運行特徵分析是制定緩解交通擁堵政策和措施的基礎，以保證城市道路交通系統可靠和高效運轉。路網狀態運行規律和特徵分析的基礎是對表征路網狀態參量的獲取。因此，路網狀態準確、客觀地進行表征，提取演化過程中的本質因素成為亟需解決的問題。項目組在綜合分析國內外同類研究方法和結果的基礎上，按照機理分析、理論建模和仿真實驗研究相結合的方式開展城市路網狀態特徵信息提取與表達的研究，圍繞城市路網運行狀態特徵信息提取、路網交通狀態分類以及網路系統狀態演化分析等關鍵問題，在系統分析城市路網交通流特性的基礎上，提出了交通參數的選取原則以及數據採集的可行性，提出了基於自適應鄰域選擇算法最佳化局部敏感判別分析算法實現了城市路網狀態參量數據的特徵提取，採用舟山市路網數據實現了路網狀態信息的特徵提取，驗證了該算法較好的魯棒性與可分性；在特徵提取的基礎上，利用基於密度的聚類算法進行聚類分析,實現了路網交通狀態的判別；採用巨觀基本圖方法，實現了城市道路關鍵路徑進行識別和基於巨觀基本圖的路網交通狀態分析；最後基於深度學習的理論，通過組合建模方法，實現了城市路網運行演化分析和一體化表達。項目成果為城市交通規劃、建設和管理中科學決策與信息發布準確、快速提供直觀的信息，為構建人-車-路-環境的“和諧交通”提供有力的技術支撐。
