Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2019, выпуск 18, том 2, страницы 326–353
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.18.2.326-353
(Mi trspy1048)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Вейвлет-анализ как инструмент исследования характеристик дорожного движения для интеллектуальных транспортных систем в условиях недостающих данных

О. К. Головнин, А. А. Столбова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева (Самарский университет)
Аннотация: Мероприятия по получению достоверной информации о текущем состоянии транспортных потоков являются необходимыми для реализации эффективных методов управления, предлагаемых современными интеллектуальными транспортными системами. Часто встречающейся проблемой при получении характеристик транспортных потоков с технических устройств является потеря исходных данных, которая приводит к необходимости решения задачи анализа неэквидистантных временных рядов. Эффективным подходом к исследованию неэквидистантных данных выступает спектральный анализ, требующий приведения неэквидистантного процесса к равномерному виду, например, восстановлением пропущенных отсчетов, что ведет к появлению погрешности датирования. Таким образом, цель работы — разработка метода и программного обеспечения для вейвлет-анализа характеристик транспортных потоков в частотной и временной областях без восстановления пропущенных отсчетов.
Для анализа и интерпретации нестационарных неэквидистантных временных рядов, полученных из систем мониторинга транспортных потоков, предлагается использовать метод вейвлет-преобразования с подстройкой интервалов дискретизации, результатом которого является частотно-временная развертка с равномерным представлением. Вейвлет-анализ применен к макроскопическим характеристикам транспортного потока, описывающим динамическое состояние транспортной сети в масштабе города или области.
Программное обеспечение, реализующее предложенный метод вейвлет-анализа характеристик транспортных потоков, разработано с использованием атрибутно-ориентированного подхода на фреймворке интеллектуальной транспортной геоинформационной системы ITSGIS. Интеграция разработанного программного обеспечения с интеллектуальной транспортной системой выполняется на трех уровнях: уровень данных — получение исходных данных от систем мониторинга; уровень бизнес-логики — представление обработанных данных для сервисов интеллектуальной транспортной системы; уровень представления пользователю — встраивание визуальных компонентов в пользовательские интерфейсы ITSGIS.
Вейвлет-анализ характеристик транспортных потоков проведен с использованием вейвлетов Морле на примере трех различных по интенсивности и скорости движения участков автодорог в городе Орхус (Дания). В качестве набора данных для анализа выступает недельный интервал с понедельника по воскресенье. Выполнен анализ данных о средней скорости, числе транспортных средств и среднем времени прохождения участка улично-дорожной сети. Построены и проанализированы вейвлет-спектры и скейлограммы, выявлены общие зависимости в частотном расположении экстремумов, выявлены различия в спектральной мощности.
Разработанное программное обеспечение, внедренное в интеллектуальную транспортную систему ITSGIS, проходит экспериментальную апробацию при решении практических задач государственных и муниципальных служб на территории России.
Ключевые слова: транспортный поток, вейвлет, интеллектуальная транспортная система, спектральный анализ, частотный анализ, ИТС.
Поступила в редакцию: 15.01.2019
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.89
Образец цитирования: О. К. Головнин, А. А. Столбова, “Вейвлет-анализ как инструмент исследования характеристик дорожного движения для интеллектуальных транспортных систем в условиях недостающих данных”, Тр. СПИИРАН, 18:2 (2019), 326–353
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GolSto19}
\by О.~К.~Головнин, А.~А.~Столбова
\paper Вейвлет-анализ как инструмент исследования характеристик дорожного движения для интеллектуальных транспортных систем в условиях недостающих данных
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2019
\vol 18
\issue 2
\pages 326--353
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1048}
\crossref{https://doi.org/10.15622/sp.18.2.326-353}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=37305496}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1048
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v18/i2/p326
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024