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交通流测量数据的非线性统计分析

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毕业论文范文题目：交通流测量数据的非线性统计分析，论文范文关键词：交通流测量数据的非线性统计分析
交通流测量数据的非线性统计分析毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：交通流的研究是一门交叉学科,涉及力学、非线性科学、统计学、信息科学、交通工程学等诸多学科,通过研究实际交通中的一般特征,以揭示控制交通流动的基本机理和规律,从而更好地指导交通工程部门的规划、设计和完善其交通网络和交通控制系统。本文依托于国家自然科学基金项目的平台支持,采用一种基于视频录像资料的交通流参数实测方法,获取一系列短时间隔、依次排列的车头间距、车速、加速度（此处忽略..）等微观跟车数据,以及转换得到的密度、流量等数据,它们都能够构造成大样本的时间序列。按照这一方法,构造了5个合计样本量将近90000的交通流时间序列,并对它们进行了合理性的分析,发现：车头间距和车速满足正态分布规律,平均车速随车头间距变化的规律与交通流的基本性质相符；由于我国城市道路总体拥挤程度大大高于西方发达国家,随着路段整体平均密度的递增,Kerner指出的低密度自由流阶段（文章此处忽略..）的曲线特性越来越不明显,可能在全部密度变化范围内都呈现非线性；加速度数据满足正态分布规律,平均加速度会随着平均速度的变化而变化,而对于平均车头间距变化的的敏感度则较低。为了研究交通流的非线性特质,本文希望借助R/S分析方法对上述5个样本进行分析,计算其Hurst指数和平均循环周期。Hurst指数可以衡量其统计相关性,平均循环周期则可以刻画系统初始信息完全丢失的时间长（略..）度,这是两个重要的非线性统计指标。为了更好的理解这两个指标和R/S方法本身,本文通过一系列的实例计算(包括周期函数时间序列,叠加白噪声的周期函数序列等)指出：平均循环周期对于周期函数序列来说并非与其实际的函数周期等价,其真正的意义在于能衡量初值的影响时间,这对于非周期性函数来说尤为重要；在有白噪声的情况下,Hurst指数对于一定程度的噪声是敏感的,而平均循环周期能够在（文章此处忽略..）一定程度上抵抗白噪声对于周期序列的干扰。最后,本文以上述5个不同城市不同路段的车头间距时间序列样本为对象,采用P/S分析方法,研究发现：Hurst指数和平均循环周期的计算结果较为客观,受数据采集过程中的人为因素影响较小；交通流时间序列存在趋势的正相关特征,并随着路段拥挤程度提高而加强；本文构造的时间序列适用于短期或较长时间的交通流预报和诱导。

以上为本篇毕业论文范文交通流测量数据的非线性统计分析的介绍部分。

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