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    毕业论文答辩开题报告PPT模板.pptx

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    毕业论文答辩开题报告PPT模板.pptx

    论文开题报告答辩模板,,答辩人叉叉,指导老师圈圈,研究背景,城市机动车保有量和道路交通需求的快速增加,高速公路部分路段容易发生严重拥堵交通需求增加和道路空间紧张的矛盾,缺乏交通数据的共享交流和交通数据的融合处理信息技术进步与管理手段落后的矛盾,研究背景,由于单一的数据采集不能准确地反映路网的实时状态,高速公路配备有完善的交通流数据采集技术,研究意义,先进的交通管理系统(Advanced Traffic Information Systems, ATIS)是智能交通系统Intelligent Transportation Systems, ITS的重要组成部分。 ATIS系统基于交通大数据的信息平台,将多种检测器收集到的交通数据传输到信息中心,并由信息中心加以处理,发布给出行者、交通科研人员和政府规划部门以供使用。,,出行者,“,”,服务内容包括向出行者提供道路交通状况、出行路径选择、道路交通事故等交通服务信息。,,研究意义,,交通管理部门,“,”,可以利用ATIS发布高速公路交通状况信息,对出行者进行诱导,将车流合理分配在合适的路线上,使出行者避开阻塞路段、事故发生路段和环境不良路段,从而减少车辆在路段上的停留时间,缓解交通拥堵状况。,,政府规划部门,“,”,为现有的路网交通设施改建和未来交通规划等项目提供技术上的支撑。,研究路线,,我们研究的问题,1,如何描述交通状态,多源数据如何融合,2,结论和下一步工作,3,如何描述交通状态,01,,在高速公路某一路段某一时间上,利用安装在道路上有限数量的交通检测器对交通流参数的一种评估。行程时间是反映高速公路交通流状态的主要参数之一,它是最能够反映交通状态的信息,也是出行者出行规划决策首要考虑的因素。,02,特点模糊性、不确定性、复杂性 如何把这种感觉量用定量的方法描述,,,道路交通服务水平,,,占有率 速度,,,行程时间指数TTI 道路拥堵指数RCI,,,交通拥堵指数,,,多指标 服务水平、延误、行程时间,,,多源数据如何融合,,,,机场收费站,三元里收费站,26km,,,机场收费站,,13km,10天GPS数据 10天收费站数据 3天交通事故数据 13km广州机场高速,,,蚌湖收费站,平沙收费站,,平沙收费站,高架路段,数据范围广州市机场高速南线 8个收费站,多源数据如何融合,描述了广州市机场高速南线的地理信息和道路基本属性,可与浮动车进行地图匹配,内容包括车辆的瞬时速度、 经纬度位置、行驶方向等,车辆进出流水ID 车辆进入收费站 离开收费站的时刻,事故的发生时间 清场时间 位置等信息,多源数据如何融合,预处理 错误数据剔除缺失数据补缺,,,错误数据剔除,,,(1)相同进出收费站口 (2)异常时间记录数据,(1)瞬时速度异常判断 (2)经纬度异常判断,多源数据如何融合,预处理 错误数据剔除缺失数据补缺,,,缺失数据补缺,,,(1)采用最近相同时间段的历史数据进行修复 (2)采用相邻时段数据的平均值修复,,空间位置数据补缺法,多源数据如何融合,,定义 数据融合的基本原理就是充分利用多个传感器收集到的数字信息资源对其进行信息的综合加工处理,进而得到更全面、更准确的信息。,,哪些融合方法 1、经典的统计和推理方法 贝叶斯推理 D-S证据理论 模糊推理方法 Kalman滤波 2、人工智能方法 BP神经网络,多源数据如何融合,,神经元网络方法具有较强的灵活性、容错性和自适应性,还具有自学的能力,易陷入局部最优解、需多次训练寻找较优解、训练耗时大,多源数据如何融合,模型选择,极限学习机extreme learning machine,ELM由单隐含层反馈神经网络发展而来。相对于传统前馈神经网络训练速度慢,容易陷入局部极小值点,学习率 选择敏感等缺点,ELM算法随机产生输入层与隐含层的连接权值及隐含层神经元的阈值,且在训练过程中无需调整,只需要设置隐含层神经元的个数,便可以获得唯一的最优解,与传统的训练方法相比,该方法具有学习速率快、泛化性能好等优点,多源数据如何融合,模型实现,,输入层将收费站抽样刷卡、浮动车GPS所获得的行程时间数据作为ELM模型的输入层数据,即输入层节点为2,隐含层本文将隐含层神经元初始设为10,再根据训练网络的误差来适当增加,寻找合适的隐含层节点数。误差大于允许范围的增加隐含层节点数,反之,则减少节点数。选择Sigmoid 函数作为隐含层神经元的激活函数。,网络层数设计考虑到多源数据融合的实效性以及运算效率,本文选择的ELM模型包含1个输入层、1个隐含层和1个输出层,输出层输出层为融合后的行程时间值。因此,输出层节点为1。,多源数据如何融合,,模型评价指标和交通状态的量化指标,均方根误差(RMSE)观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,用于评价融合模型的稳定性,平均绝对百分比误差MAPE指相对误差的绝对值,用于评价融合模型的准确性。,,,行程时间指数TTI行程时间指数TTI是通过当前道路的实际行程时间与自由流状态行程时间的比值。其值越大,表示交通状态越拥堵,,实例分析,01,融合流程,,实例分析,02,选择历史数据集,,(1)存在交通事故的历史数据集 756组 (2)常态行程时间历史数据集 432组 预测时间从周一1600开始,20min,40min,60min,2h,4h,8h,,方法1的均方根误差和平均绝对百分比误差均大于方法2,说明方法2的预测结果要优于方法1,,预测的时间间隔越长,行程时间预测的准确性和稳定性降低。,研究时段为600-2359,对数据进行以10分钟为一个周期的划分,实例分析,02,选择历史数据集,,通过以上对比,可以发现 (1)方法1的均方根误差和平均绝对百分比误差均大于方法2,说明方法2的预测结果要优于方法1,即方法2比方法1的融合结果更接近于真实值。这是因为按照交通状况特征将历史数据集分成不同的子数据集,即交通事故历史数据集和常态历史数据集,由于同一时段的交通流参数又存在时间相关性,具有相似的特点。正是因为存在相关规律特征,可以更有针对性的进行预测,所以针对不同的交通状况,选择合适的历史数据集进行交通参数的预测会使模型的稳定性和准确性提高。 (2)预测的时间间隔越长,行程时间预测的准确性和稳定性降低。这主要是因为高速公路交通状态会随着道路结构、车辆特性、季节等因素的变化而变化,因此具有模糊性、不确定性和复杂性的特点,而预测时间延长会导致交通状况的波动性增大。,实例分析,03,融合 结果 对比,,由此可见,上述数据经过极限学习机模型融合后,行程时间的RMSE和MAPE有所下降,意味着融合后的时间更加接近于真实值,说明融合提高了估计的精度。,实例分析,04,交通状态估计,,从图中融合结果的变化趋势可以看出在变化趋势方面,利用收费站抽样刷卡数据和浮动车GPS数据计算出的TTI的变化趋势基本一致,最大值要比上述两种数值偏高一些。 1620TTI值最大,说明交通状态最差。 在1800之后,TTI起伏不大,数值相对稳定。,结论和下一步工作,,结论 (1)对交通流数据采集技术及融合技术进行总结分析 (2)选择合适的历史数据集进行交通参数的预测可为高速公路管理者提供实时的交通信息,为出行者制定及时有效的诱导信息,从而有效引导拥堵路段上的车流 (3)引入了基于极限学习机算法的融合模型,融合结果显示多源交通数据经过融合后处理获取到的行程时间比单源检测器要更加精确,能够有效提高交通参数预测的精度。 (4)由于高速公路交通状态会随着道路结构、车辆特性、季节等因素的变化而变化,因此具有模糊性、不确定性和复杂性的特点。本文利用行程时间的数据,采用量化指标TTI对路段1600-1830的交通状态进行估计。,结论和下一步工作,,展望 (1)本文只针对高速公路收费站抽样刷卡数据和浮动车GPS数据这两种数据的进行融合模型的研究,下一步研究中应采取更多样的数据源对不同情形下的交通状态进行应用。 (2)本文中对于高速公路行程时间的预测,忽略了车流量,车流密度,天气原因,路形等实际情况,可能对行程时间的预测造成影响。在下一步研究当中,可以考虑拓展输入变量,即加入更多的影响因素来进行算法对比的研究。 (3)本文只针对常态下的交通数据进行融合,忽略了存在交通事故或其他突发状态下的研究。因此在下一步的研究中,可在交通事故检测方面加强数据融合技术的研究,以提高交通事件检测系统的整体性能。,THANK YOU 感谢评委老师批评指正,,

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