潘慧慧 高鵬 周松林

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小波變換在城市交通流量分析與研究中的應(yīng)用

潘慧慧 高鵬 周松林

銅陵學(xué)院電氣工程學(xué)院，安徽 銅陵 244000

將小波變換應(yīng)用到對(duì)城市交通流量研究中來(lái)。選取安徽省銅陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2種情況下相同時(shí)間段的交通流量作為研究對(duì)象。通過(guò)小波變換，得到交通流量的小波近似信號(hào)，再對(duì)該近似信號(hào)進(jìn)行分析和研判。通過(guò)分析結(jié)果可知，小波變換有助于對(duì)城市交通流量的大小、流量高峰期的形成以及持續(xù)的時(shí)間進(jìn)行分析和研究。

交通流量；小波變換；信號(hào)分析研判

引言

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，我國(guó)居民生活水平越來(lái)越高，汽車已經(jīng)成為普通城市市民的家庭常用交通工具，在我國(guó)逐漸步入汽車時(shí)代時(shí)，隨之而來(lái)的就是城市交通的擁堵問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。造成這一問(wèn)題的原因主要有兩個(gè)方面[1]：一是城市交通規(guī)劃較為滯后，城市交通道路的規(guī)劃無(wú)法跟上汽車數(shù)量增加的節(jié)奏；二是由于交通參與者不清楚城市交通流量情況，造成盲目駕駛從而人為造成交通擁堵，城市交通擁堵問(wèn)題已經(jīng)成為影響城市居民幸福指數(shù)的一個(gè)重要因素。目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Web GIS技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)和混沌理論用于對(duì)城市交通流量的研判和預(yù)測(cè)中[2-6]。本文將多用于數(shù)字信號(hào)處理方面的小波分析用于對(duì)車流量的分析中來(lái)。

1 小波分析法

在傅立葉分析基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算對(duì)信號(hào)或函數(shù)進(jìn)行多尺度的細(xì)化分析，可以聚焦信號(hào)的具體細(xì)節(jié)。小波變換具有多分辨分析的特點(diǎn)，并且對(duì)信號(hào)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性[7-9]。

根據(jù)小波理論可知，雙尺度方程為：

對(duì)式（1）進(jìn)行伸縮和平移，得出：

小波變換近似信號(hào)公式為：

已知：

式（4）簡(jiǎn)化整理后得：

原信號(hào)經(jīng)過(guò)小波變換后為：

2 分析結(jié)果

本文選取安徽省銅陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2種情況下相同時(shí)間段的交通流量作為研究對(duì)象，該時(shí)間段選取為0：00—12：00，每10分鐘對(duì)通過(guò)該路口的車流進(jìn)行1次計(jì)數(shù)，共記得72個(gè)車流量數(shù)值，從而得到該路口的2種情況下的車流量如圖1所示。

圖1 0：00—12：00交通流量

晴天工作日和雨天工作日2種情況下0：00—12：00這個(gè)時(shí)間段的車流量經(jīng)過(guò)小波變換后的波形圖分別如圖2和圖3所示。

圖2 晴天工作日0：00—12：00交通流量經(jīng)小波變換的近似和細(xì)節(jié)信號(hào)

圖3 雨天工作日0：00—12：00交通流量經(jīng)小波變換的近似和細(xì)節(jié)信號(hào)

對(duì)2種情況下相同時(shí)間段的近似信號(hào)a3進(jìn)行比較，如圖4所示，其中虛線為雨天工作日的近似信號(hào)a3，實(shí)線為晴天工作日的近似信號(hào)a3。

圖4 2個(gè)時(shí)間段近似信號(hào)a3

從圖4中可以看出：（1）該路口2種情況下的車流量均有2個(gè)高峰期，分別是7：30—9：00和11：00—12：00，這2個(gè)時(shí)間段該路口的車流量均較大，呈現(xiàn)擁堵?tīng)顟B(tài)；（2）相同時(shí)段中該路口的雨天工作日的車流量明顯高于晴天工作日的車流量，尤其是2個(gè)高峰期的車流量更大，持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)；（3）雨天工作日的車流量增長(zhǎng)速度與晴天工作日相比更加快速，從6：00開(kāi)始就有了明顯的增加，而晴天工作日則是6：30才開(kāi)始有了較大的增加，表明雨天工作日的早高峰來(lái)得更早。

3 結(jié)論

本文選取安徽省銅陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2種情況下相同時(shí)間段的車流量為研究對(duì)象，對(duì)運(yùn)用小波變換得到的近似信號(hào)進(jìn)行分析研究，通過(guò)分析結(jié)果可以看出小波變換有助于對(duì)城市交通流量的大小、流量高峰期的形成以及持續(xù)的時(shí)間進(jìn)行分析和研究。

[1]徐吉謙. 交通工程總論[M]. 北京：人民交通出版社，1998：21-100.

[2]唐志強(qiáng)，王正武，招曉菊，等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌理論的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)[J]. 山西科技應(yīng)用技術(shù)，2005（5）：117-120.

[3]張健，王笑竹. 人工免疫聚類算法在城市交通流量分析中應(yīng)用[J]. 中央民族大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017（1）：56-60.

[4]劉海玲，劉玉萍，陳國(guó)榮. 基于WebGIS技術(shù)的交通流量分析系統(tǒng)[J]. 微型機(jī)與應(yīng)用，2014（12）：6-8.

[5]郭雪峰. 基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)與智能交通信號(hào)系統(tǒng)的研究[D]. 湘潭：湘潭大學(xué)，2007.

[6]劉清林. 小波濾波BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路節(jié)假日擁堵預(yù)測(cè)分析[J]. 公路工程，2016，41（6）：98-102.

[7]高志. Matlab小波分析及應(yīng)用[M]. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2007：13-28.

[8]劉明才. 小波分析及應(yīng)用[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2005：137-138.

[9]王萬(wàn)良. 現(xiàn)代控制工程[M]. 北京：高等教育出版社，2011：334-336.

Application of Wavelet Transform in Urban Traffic Flow Analysis and Research

Pan Huihui Gao Peng Zhou Songlin

Tongling University College of Electrical Engineering, Anhui Tongling 244000

In the paper, wavelet transform is applied to the study of urban traffic flow, the traffic flow of the same time period in the two cases of the sunny day and the rainy day working day in Tongling City, Anhui province is selected as the research object.The wavelet approximation signal of traffic flow is obtained by wavelet transform, and then the approximate signal analysis and judgment is proposed. It can be seen from the analysis results that wavelet transform can help to analyze and study the size of urban traffic flow, the formation of peak flow and the duration.

traffic flow; wavelet transform;Signal analysis judgment

U491.1+12

A

潘慧慧（1989—），女，江蘇大豐人，碩士研究生學(xué)歷，現(xiàn)為實(shí)驗(yàn)師，主要研究為新能源發(fā)電、微電網(wǎng)控制。