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基于粗糙集的城市区域交通绿时控制系统研究

作　者: 冀朝伟
导　师: 朱兴东
学　校: 昆明理工大学
专　业: 计算数学
关键词: 粗糙集 知识获取 数据预处理 属性约简 交通绿时控制
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 8次
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内容摘要


城市道路交通的拥挤与阻塞已经成为世界大中城市普遍存在的现象,交通智能控制是解决这种问题的最有效途径之一。实施智能交通控制不仅有利于提高交通的安全性、生产效率与效益,而且还关系到土地资源与能源的合理利用、环境污染与噪声的改善,乃至国民经济的持续发展和社会经济效益的全面提高。城市交通管理者最需要解决的问题就是如何应对城市现代化所带来的交通拥堵问题。但是一个城市的交通状况往往体现在区域交通问题上,所以本文的重心就是运用粗糙集理论方法对区域交通状况进行分析,并寻求建立起整个城市交通绿时控制决策支持系统。粗糙集理论是一种处理不精确、不确定和不完全信息的新型数学工具,也是目前最具有挑战性的研究与应用领域之一。粗糙集理论的基本思想是将不确定、不精确的知识库中的知识来近似刻画。本文的区域交通绿时控制方法就是通过对粗糙集理论决策表约简算法用于在交通流量约简的可行性研究,提出基于可辨识矩阵的属性频率的属性约简算法,并将复杂的交通流量约简为简单的关键路口相位,以解决目前方案选择式控制方法实现实时区域交通控制所面临的“维数灾难”问题。具体是基于粗糙集理论的数据挖掘方法,以路口检测数据为研究对象,通过记录数据形成原始的决策表,后通过采用一种连续属性的有监督直接离散化方法Semi Naive Scaler算法的改进对原始决策表进行数据预处理,最后采用基于可辨识矩阵的属性频度的启发式约简算法并利用MATLAB编程对数据预处理后的决策表进行属性约简,得出的约简结果为关键的属性,即关键的相位,根据程序实现结果为道路决策部门提供依据。在对区域交通绿时控制方法研究的基础上,科学建立起城市交通的绿时控制决策支持系统的评价指标,并总结研究科学的指标评价方法以求建立起评价模型,目的是有效地研究城市区域交通绿时控制对整个城市交通绿时控制决策影响,能够及时找明拥堵原因及关键区域,以保障城市交通可持续顺畅。

全文目录


摘要  4-5ABSTRACT  5-10第一章 绪论  10-15  1.1 论文研究背景综述  10-12    1.1.1 城市道路交通自动控制技术的起源与发展  10-12    1.1.2 粗糙集理论的产生和发展  12  1.2 论文研究的意义  12-13  1.3 论文研究的内容与结构  13-15第二章 粗糙集的相关基础理论  15-21  2.1 知识的含义  15  2.2 不可分辨关系与基本集  15-16    2.2.1 不可分辨关系  15-16    2.2.2 基本集  16  2.3 集合的下逼近,上逼近及边界区  16-18  2.4 知识的约简  18-21    2.4.1 知识的约简和核的概念  18    2.4.2 知识的相对约简和相对核  18-19    2.4.3 可辨识矩阵  19-21第三章 数据预处理及属性约简算法  21-33  3.1 基于粗糙集理论的不完备数据分析方法  21-23    3.1.1 基本定理  21-22    3.1.2 不完备数据分析的算法  22-23  3.2 采用一种连续属性的有监督直接离散化方法  23-24    3.2.1 算法基本思路  23-24    3.2.2 改进的Semi Naive Scaler算法  24  3.3 对离散后的决策表属性约简算法概述  24-33    3.3.1 一般约简算法  26    3.3.2 基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法思想  26-29    3.3.3 基于可辨识矩阵的属性频度的启发式约简算法  29-33第四章 一种基于粗糙集的城市区域交通绿时控制方法  33-44  4.1 收集交通流数据形成决策表  33-36  4.2 对决策表进行数据预处理  36-40    4.2.1 用基于粗糙集理论的不完备数据分析方法补足决策表  36-37    4.2.2 用改进的Semi Naive Scaler算法对决策表进行离散化  37-40  4.3 对决策表进行属性约简  40-44    4.3.1 约简流程  41    4.3.2 MATLAB程序实现  41-43    4.3.3 结论分析  43-44第五章 城市交通的绿时控制决策支持系统  44-49  5.1 城市交通绿时控制决策支持系统指标体系的建立  44-46  5.2 指标体系的评价方法  46-48    5.2.1 基于区域交通流的评价方法  46    5.2.2 基于模糊集的评价方法  46-47    5.2.3 综合评价法  47-48  5.3 评价模型  48-49第六章 总结与展望  49-51  6.1 主要研究  49  6.2 研究展望  49-51致谢  51-52参考文献  52-56附录A 攻读硕士期间发表论文目录  56

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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