基于稀疏特征子空间的网络交通流微观结构分析理论与方法

发布时间:2017-07-18 14:38:02阅读数:340

概述

针对日益严重的交通拥堵问题,从影响网络交通流宏观现象形成及变化的微观因素入手,用数理方法刻画人的出行决策、路径选择和交通流量的网络分布,揭示城市交通流的自组织演变规律与拥堵突现轨迹至关重要。本课题力图突破传统的基于模型或数据驱动的交通流解析方法,先对多种交通相关数据(例如空间信息、浮动车,手机位置、固定检测器、社交媒体等)进行融合分析,并采用子空间学习方法从交通流宏观现象中寻找“网络交通流的特征子空间”,来表达其本质上的城市功能特征及其空间分布,而网络交通流的微观结构则表现为由特征子空间通过时空变化所张成的个体出行行为演化规律。在此基础上,依靠特征子空间的时空变换发现网络交通流的时空分布和社区关联特征,进一步揭示网络交通流宏观性质通过微观局部相互作用的涌现机理,为解析网络交通流的运行与演化特性、精确分析和预测交通流,从而为实现交通流的有效管控提供基本的理论基础。

详述