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基于多尺度熵的交通流复杂性分析

向郑涛 陈宇峰 李昱瑾 熊励

基于多尺度熵的交通流复杂性分析

向郑涛, 陈宇峰, 李昱瑾, 熊励
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  • 交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据. 多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用. 考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性. 分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢. 这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值. 本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.
    • 基金项目: 国家高技术研究发展计划(863计划)(批准号:2012AA101701)、湖北省自然科学基金重点项目(批准号:2013CFA054)和上海市哲学社会科学规划(批准号:2011BTQ001)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-10-14
  • 修回日期:  2013-11-10
  • 刊出日期:  2014-02-05

基于多尺度熵的交通流复杂性分析

  • 1. 湖北汽车工业学院电气与信息工程学院, 十堰 442002;
  • 2. 上海大学管理学院, 上海 200444
    基金项目: 

    国家高技术研究发展计划(863计划)(批准号:2012AA101701)、湖北省自然科学基金重点项目(批准号:2013CFA054)和上海市哲学社会科学规划(批准号:2011BTQ001)资助的课题.

摘要: 交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据. 多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用. 考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性. 分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢. 这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值. 本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.

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