小波变换在城市交通流量分析与研究中的应用

潘慧慧 高鹏 周松林



小波变换在城市交通流量分析与研究中的应用

潘慧慧 高鹏 周松林

铜陵学院电气工程学院，安徽 铜陵 244000

将小波变换应用到对城市交通流量研究中来。选取安徽省铜陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2种情况下相同时间段的交通流量作为研究对象。通过小波变换，得到交通流量的小波近似信号，再对该近似信号进行分析和研判。通过分析结果可知，小波变换有助于对城市交通流量的大小、流量高峰期的形成以及持续的时间进行分析和研究。

交通流量；小波变换；信号分析研判

引言

随着经济社会的快速发展，我国居民生活水平越来越高，汽车已经成为普通城市市民的家庭常用交通工具，在我国逐渐步入汽车时代时，随之而来的就是城市交通的拥堵问题越来越严重。造成这一问题的原因主要有两个方面[1]：一是城市交通规划较为滞后，城市交通道路的规划无法跟上汽车数量增加的节奏；二是由于交通参与者不清楚城市交通流量情况，造成盲目驾驶从而人为造成交通拥堵，城市交通拥堵问题已经成为影响城市居民幸福指数的一个重要因素。目前国内已经将神经网络、Web GIS技术、数据融合技术和混沌理论用于对城市交通流量的研判和预测中[2-6]。本文将多用于数字信号处理方面的小波分析用于对车流量的分析中来。

1 小波分析法

在傅立叶分析基础上发展起来的，通过伸缩和平移等运算对信号或函数进行多尺度的细化分析，可以聚焦信号的具体细节。小波变换具有多分辨分析的特点，并且对信号具有较强的自适应性[7-9]。

根据小波理论可知，双尺度方程为：

对式（1）进行伸缩和平移，得出：

小波变换近似信号公式为：

已知：

式（4）简化整理后得：

原信号经过小波变换后为：

2 分析结果

本文选取安徽省铜陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2种情况下相同时间段的交通流量作为研究对象，该时间段选取为0：00—12：00，每10分钟对通过该路口的车流进行1次计数，共记得72个车流量数值，从而得到该路口的2种情况下的车流量如图1所示。

图1 0：00—12：00交通流量

晴天工作日和雨天工作日2种情况下0：00—12：00这个时间段的车流量经过小波变换后的波形图分别如图2和图3所示。

图2 晴天工作日0：00—12：00交通流量经小波变换的近似和细节信号

图3 雨天工作日0：00—12：00交通流量经小波变换的近似和细节信号

对2种情况下相同时间段的近似信号a3进行比较，如图4所示，其中虚线为雨天工作日的近似信号a3，实线为晴天工作日的近似信号a3。

图4 2个时间段近似信号a3

从图4中可以看出：（1）该路口2种情况下的车流量均有2个高峰期，分别是7：30—9：00和11：00—12：00，这2个时间段该路口的车流量均较大，呈现拥堵状态；（2）相同时段中该路口的雨天工作日的车流量明显高于晴天工作日的车流量，尤其是2个高峰期的车流量更大，持续时间更长；（3）雨天工作日的车流量增长速度与晴天工作日相比更加快速，从6：00开始就有了明显的增加，而晴天工作日则是6：30才开始有了较大的增加，表明雨天工作日的早高峰来得更早。

3 结论

本文选取安徽省铜陵市某路口的晴天工作日和雨天工作日2种情况下相同时间段的车流量为研究对象，对运用小波变换得到的近似信号进行分析研究，通过分析结果可以看出小波变换有助于对城市交通流量的大小、流量高峰期的形成以及持续的时间进行分析和研究。

[1]徐吉谦. 交通工程总论[M]. 北京：人民交通出版社，1998：21-100.

[2]唐志强，王正武，招晓菊，等. 基于神经网络和混沌理论的短时交通流量预测[J]. 山西科技应用技术，2005（5）：117-120.

[3]张健，王笑竹. 人工免疫聚类算法在城市交通流量分析中应用[J]. 中央民族大学学报（自然科学版），2017（1）：56-60.

[4]刘海玲，刘玉萍，陈国荣. 基于WebGIS技术的交通流量分析系统[J]. 微型机与应用，2014（12）：6-8.

[5]郭雪峰. 基于数据融合的短时交通流预测与智能交通信号系统的研究[D]. 湘潭：湘潭大学，2007.

[6]刘清林. 小波滤波BP神经网络的高速公路节假日拥堵预测分析[J]. 公路工程，2016，41（6）：98-102.

[7]高志. Matlab小波分析及应用[M]. 北京：国防工业出版社，2007：13-28.

[8]刘明才. 小波分析及应用[M]. 北京：清华大学出版社，2005：137-138.

[9]王万良. 现代控制工程[M]. 北京：高等教育出版社，2011：334-336.

Application of Wavelet Transform in Urban Traffic Flow Analysis and Research

Pan Huihui Gao Peng Zhou Songlin

Tongling University College of Electrical Engineering, Anhui Tongling 244000

In the paper, wavelet transform is applied to the study of urban traffic flow, the traffic flow of the same time period in the two cases of the sunny day and the rainy day working day in Tongling City, Anhui province is selected as the research object.The wavelet approximation signal of traffic flow is obtained by wavelet transform, and then the approximate signal analysis and judgment is proposed. It can be seen from the analysis results that wavelet transform can help to analyze and study the size of urban traffic flow, the formation of peak flow and the duration.

traffic flow; wavelet transform;Signal analysis judgment

U491.1+12

A

潘慧慧（1989—），女，江苏大丰人，硕士研究生学历，现为实验师，主要研究为新能源发电、微电网控制。