Algoritem za združevanje prometnih podatkov, pridobljenih iz točkovnih in linijskih meritev za oceno potovalnih časov na avtocestah

Autor: Pirc, Jure
Přispěvatelé: Žura, Marijan
Jazyk: slovinština
Rok vydání: 2015
Předmět:
Popis: Doktorska disertacija je razdeljena na tri med seboj povezane sklope. Prvi sklop opisuje metodo za določitev reprezentativne vrednosti potovalnega časa na podlagi neposredno linijsko izmerjenih potovalnih časov vozil med dvema točkama. Predlagana metoda, ki temelji na robustni statistiki, je sposobna zaznati in izločiti vozila, katerih podaljšani oz. skrajšani potovalni časi na odseku z vmesnimi priključki nimajo vzroka v prometnih razmerah temveč so posledica individualnega obnašanja posameznih vozil. Metoda je sposobna dobro oceniti potovalni čas osebnih vozil, ki so merodajna za določitev reprezentativne vrednosti potovalnega časa, ker se v prostem prometnem toku gibljejo skoraj brez fizičnih omejitev. Drugi sklop disertacije opisuje metodo za posredno oceno potovalnega časa iz točkovnih meritev hitrosti. Metoda določi, ali je sprememba hitrosti posledica naključnega nihanja zaradi obnašanja voznikov in jo je potrebno zgladiti, ali pa je posledica spremembe prometnega stanja zaradi udarnega vala in jo ne gre gladiti, s čimer zagotovimo hipen odziv algoritma. Po ekstrapolaciji hitrosti na merilniku pripadajoče območje dobimo vrednost potovalnega časa na odseku izvajanja meritve. V tretjem sklopu disertacije je opisan algoritem za združevanje podatkov iz neposredne linijske meritve potovalnega časa, potovalnega časa ocenjenega iz točkovne ekstrapolacije hitrosti ter iz kvalitativne informacije o stopnji prometnega stanja. Namen združevanja podatkov je premostiti prostorsko nenatančnost potovalnega časa pridobljenega iz točkovne ekstrapolacije hitrosti in časovno zakasnelost neposredno izmerjenega potovalnega časa na odseku. Z združevanjem obeh potovalnih časov ter informacije o stopnji prometnega stanja, ki v do sedaj objavljenih študijah ni bila upoštevana, smo dosegli kratkoročno napoved potovalnega časa, ki lahko služi kot koristna informacija vozniku ob vstopu na odsek izvajanja meritve. The dissertation is divided into three interconnected parts. The first part presents a link travel time estimation algorithm that is based on the use of robust statistic able to exclude the impact of outliers. Outliers in travel time measurements are vehicles whose shortened or extended travel times are not caused by the traffic conditions, but are the result of individual behavior of such vehicle. As the adequate information on travel times is the one of personal cars, the influence of other vehicle categories should be eliminated from the samples which is not feasible with the use of existing link travel time estimation algorithms. The second part of the dissertation presents a method to estimate the value of travel time based on speed extrapolations from point measurements. The method is able to determine whether a speed variation represents a random fluctuation due to individual driver’s behavior and should therefore be smoothed or is a consequence of a change in traffic conditions as a result of a shock wave and should therefore be kept as it is in order to provide prompt response of the algorithm. By extrapolating the speed, the value of travel time from point speed measurements is obtained. In the third part of the dissertation, a data fusion algorithm is presented, combining point and interval detector data to estimate highway travel times also taking into account qualititative measurements of traffic flow. The purpose of travel time data fusion from different sources is to overcome on one hand the spatial inaccuracy of indirect travel time estimation from point speed measurements and on the other hand to overcome the information delay of the direct travel time measurements. By combining both data sources, a short-term travel time prediction is achieved, as the input for the travel time information system.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: