RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и автоматизация // Архив

Тр. СПИИРАН, 2019, выпуск 18, том 2, страницы 326–353 (Mi trspy1048)

Эта публикация цитируется 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.

УДК: 004.89

Поступила в редакцию: 15.01.2019

DOI: 10.15622/sp.18.2.326-353



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024