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基于粗糙集理论的交通流状态知识发现研究
| 论文题名： | 基于粗糙集理论的交通流状态知识发现研究 |
| 关键词： | 交通流;状态识别;知识发现;粗糙集理论 |
| 摘要： | 交通流状态的识别诊断，是提升城市交通管理水平、改善交通信息服务质量的重要基础。目前，由于交通流检测数据存在遗漏、错误和冗余的问题，导致交通流状态的识别不够完备及准确。针对该问题，学者们提出了很多解决方案，包括尝试采用知识发现的方法。运用知识发现的方法可以从大量的交通流信息中揭示出隐含、未知并且有价值的信息，从而提取出交通管理的知识规则，为交通管理部门提供决策依据。 本文基于粗糙集理论中的属性约简和规则获取，对北京市某一具体路段的交通流运行状态进行了知识发现研究。具体研究内容包括: 1、面向交通流知识发现的数据预处理。主要分析了检测器数据的特征，异常数据和错误数据的判别标准，异常数据填补。设计了面向交通流状态知识发现的数据预处理滤波算法。 2、研究了基于粗糙集理论的交通流状态决策表的属性约简算法。在利用差别矩阵对决策表进行属性约简的算法基础上，针对交通流特征数据中的属性约简问题进行了研究，引入差别函数对差别矩阵算法进行了改进，使其可以应用到不相容的决策表中。 3、基于改进的差别矩阵属性约简算法的案例分析。利用实际路段的检测数据，对本文基于粗糙集理论的交通流状态知识发现进行了案例分析。经过对交通流特征数据的预处理、属性约简和规则获取，提取出了该路段交通流状态的知识规则。 本文基于粗糙集理论，对交通流状态的识别诊断问题，从知识发现的角度进行了探索和研究，删除交通流特征数据中的冗余属性，提取出有价值的交通流状态识别的知识规则。本文工作，一方面可以对交通管理部门的交通流控制与管理提供决策依据，另一方面也是对研究交通流状态识别问题的思路和方法的补充。 |
| 作者： | 王理 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 朱广宇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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