城市交通流的分形特征
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城市交通流
分形理论的应用
目录
城市交通流与分形理论
在交通领域，分形研究主要有以下两个方向。 一是交通流的自相似性:通过 研究自相似形成机理，在交通管控和短时交通 复杂混沌 交通流 短时交通流的分形预测算法 流预测方面得到应用。二是研究交 系统 通流的多重分形特征特性:主要体现在交通流时 间分布差异性研究。
与分形理论中的自组织、自相似、无标度特性相结合，建立 分形特性 了Hurst指数(长相关性)、无标度区间及多重分形三个分形指 长相关性-交通流变化的趋势性及其自身相关性强弱 标用于描述分形特性，为分形算法和实际交通流数据分析奠 指标 定基础。
三种案例 标与实际交通现象之间的关系，解释其意义。针对于实际道 多重分形特性-交通流在时间维的分布规律 (分布均匀性、分布最高频 路交通流的时间，空间和特殊点三个方面，利用分形分析方 率及分布对称性) 场景
法进行研究并验证算法的适用性。
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短时交通流的分形预测算法
wenku.baidu.com进一步刻画交通流过程不确定性与非线性 预测数据的变 化与实际值的 刻,尤其是随机干扰因素的影响，采用分 变化相比较具 形理论对交通流的时间和空间特性进行了 有一定的滞 深入的分析
不能在最小无 通过相空间重构技术确定关键参数熵值 , 标度与最小预 得到交通流在数值特征方面的分形维数 , 测尺度之间建 立严格的函数 进而对短时交通流进行预测并对有效的预 对应关 测尺度进行了研究(2min 的分形预测尺度 系 5min尺度) 低于目前研究中普遍认可的 后性
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相同的内外部条件下， 单击添加 分维值的大小可以直 接用于航路点系统运 行效率的判别; 若条 件发生改变，则需要 对图像进行定性分析 或利用模式识别进行 判断。
基于分维的交通流效率判别技术
道路交通流的分形特性
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道路交通流的分形特性
特性不全面： 因素单一化： 尺度不够：采 主要通过分形 仅仅考虑到车 随着拥堵日益严重，对于成熟的路网，经过长期出行选择，又经历交通量 用的路况数据 针对于时变交通流，引入移动时间窗数据处理技术改进重标 的自相似、无 流速作为影响 增长的过程，交通流在动荡中存在相对稳定而又有规律性变化的规律。传 时间间隔为分 分形算法 极差法。提出交通流分形无标度区间识别算法并完善多重分 标度、多重分 交通流的因素， 无标度区间 -交通流相互影响、存在相似性的尺度范围 统交通模型很难准确描述这种条件下的交通流特征，而分形理论能较好进 钟，更小时间 形算法MF-DFA。建立分形算法并对各分形特性指标进行计 体系 形性质上研究， 而并未涉及流 间隔的交通流 行描述。此外，分形理论是在大规模数据背景下进行统计分析，因此其稳 算，得到交通流时间序列的分形特性。 例如分维、吸 量、密度、转 分形研究 定性高。角、路线等因 引子等性质并 受到限制 没有涉及 素 采用实际交通流数据基于分形算法进行分析，研究各分形指
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基于分维的交通流效率判别技术
基于分形理论
利用离散傅里叶变换计算了航路点 系统交通流量时间序列的分形维 选取延误和流容比作为表征 交通流运行效率的特征指标 数，判别交通流的复杂性
通过仿真实验分析了交通流 复杂性和效率之间的量变关系
分形维数和延误、流 容比均为正相关，变 化速率与加权间隔期 望呈负相关: 分形维 数和延误满足分段对 数变化关系，和流容 比间局部线性关系显 著。
分形理论的应用
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城市交通流与分形理论
在交通领域，分形研究主要有以下两个方向。 一是交通流的自相似性:通过 研究自相似形成机理，在交通管控和短时交通 复杂混沌 交通流 短时交通流的分形预测算法 流预测方面得到应用。二是研究交 系统 通流的多重分形特征特性:主要体现在交通流时 间分布差异性研究。
与分形理论中的自组织、自相似、无标度特性相结合，建立 分形特性 了Hurst指数(长相关性)、无标度区间及多重分形三个分形指 长相关性-交通流变化的趋势性及其自身相关性强弱 标用于描述分形特性，为分形算法和实际交通流数据分析奠 指标 定基础。
三种案例 标与实际交通现象之间的关系，解释其意义。针对于实际道 多重分形特性-交通流在时间维的分布规律 (分布均匀性、分布最高频 路交通流的时间，空间和特殊点三个方面，利用分形分析方 率及分布对称性) 场景
法进行研究并验证算法的适用性。
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短时交通流的分形预测算法
wenku.baidu.com进一步刻画交通流过程不确定性与非线性 预测数据的变 化与实际值的 刻,尤其是随机干扰因素的影响，采用分 变化相比较具 形理论对交通流的时间和空间特性进行了 有一定的滞 深入的分析
不能在最小无 通过相空间重构技术确定关键参数熵值 , 标度与最小预 得到交通流在数值特征方面的分形维数 , 测尺度之间建 立严格的函数 进而对短时交通流进行预测并对有效的预 对应关 测尺度进行了研究(2min 的分形预测尺度 系 5min尺度) 低于目前研究中普遍认可的 后性
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相同的内外部条件下， 单击添加 分维值的大小可以直 接用于航路点系统运 行效率的判别; 若条 件发生改变，则需要 对图像进行定性分析 或利用模式识别进行 判断。
基于分维的交通流效率判别技术
道路交通流的分形特性
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道路交通流的分形特性
特性不全面： 因素单一化： 尺度不够：采 主要通过分形 仅仅考虑到车 随着拥堵日益严重，对于成熟的路网，经过长期出行选择，又经历交通量 用的路况数据 针对于时变交通流，引入移动时间窗数据处理技术改进重标 的自相似、无 流速作为影响 增长的过程，交通流在动荡中存在相对稳定而又有规律性变化的规律。传 时间间隔为分 分形算法 极差法。提出交通流分形无标度区间识别算法并完善多重分 标度、多重分 交通流的因素， 无标度区间 -交通流相互影响、存在相似性的尺度范围 统交通模型很难准确描述这种条件下的交通流特征，而分形理论能较好进 钟，更小时间 形算法MF-DFA。建立分形算法并对各分形特性指标进行计 体系 形性质上研究， 而并未涉及流 间隔的交通流 行描述。此外，分形理论是在大规模数据背景下进行统计分析，因此其稳 算，得到交通流时间序列的分形特性。 例如分维、吸 量、密度、转 分形研究 定性高。角、路线等因 引子等性质并 受到限制 没有涉及 素 采用实际交通流数据基于分形算法进行分析，研究各分形指
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基于分维的交通流效率判别技术
基于分形理论
利用离散傅里叶变换计算了航路点 系统交通流量时间序列的分形维 选取延误和流容比作为表征 交通流运行效率的特征指标 数，判别交通流的复杂性
通过仿真实验分析了交通流 复杂性和效率之间的量变关系
分形维数和延误、流 容比均为正相关，变 化速率与加权间隔期 望呈负相关: 分形维 数和延误满足分段对 数变化关系，和流容 比间局部线性关系显 著。