内河船舶交通流变化的多尺度分析毕业论文
2021-11-02 20:52:59
摘 要
船舶交通流研究是保障水上交通安全的重要方式,而其中交通流量的多尺度分析问题也具有非常重要价值。本文具体介绍了小波变换和时间序列的理论,并建立了船舶交通流多尺度分析模型。多尺度分析模型是通过小波变换将船舶交通流量进行多尺度分解,得到其近似信号和细节信号,观察交通流量的整体变化和细节信息,从而分析交通流量的变化趋势规律,然后分别结合指数平滑法和ARIMA模型对未来一段时间的流量进行预测,验证分析所得的变化规律。最后对采集到的长江某公路大桥的船舶交通流量数据建立多尺度分析模型,通过Matlab和EViews软件完成两个模型的预测,比较预测结果,从而选出更适用于该水域的模型,揭示该水域船舶交通流随时间的基本变化规律,验证模型的可行性和有效性。
关键词:船舶交通流;小波变换;时间序列;多尺度分析
Abstract
Ship traffic flow research is an important way to ensure the safety of water traffic, and the multi-scale analysis of traffic flow is also of great value. This paper introduces the theory of wavelet transform and time series, and establishes a multi-scale analysis model of ship traffic flow. The multi-scale analysis model is to use wavelet transform to decompose the ship's traffic flow at multiple scales to obtain its approximate signal and detailed signal, observe the overall change and detailed information of the traffic flow, thereby analyze the trend trend of traffic flow, and then combine exponential smoothing methods respectively And ARIMA model to predict the future flow in a period of time, and verify the change law obtained by the analysis. Finally, a multi-scale analysis model is built on the collected traffic data of a highway bridge on the Yangtze River, and the predictions of the two models are completed through Matlab and EViews software, and the prediction results are compared, thereby selecting a model that is more suitable for the water area and revealing the water area. The basic change law of ship traffic flow over time in this water area is revealed to verify the feasibility and effectiveness of the model.
Key Words: vessel traffic flow; wavelet transform; time series; Multi-scale analysis
目 录
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景及意义 1
1.1.1 研究的背景 1
1.1.2 研究的意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 船舶交通流研究现状 1
1.2.2 小波变换在时间序列分析中的研究现状 2
1.3 研究内容和技术路线 3
1.3.1 研究内容 3
1.3.2 技术路线 4
第2章 时间序列分析与小波变换基本理论 5
2.1 经典时间序列分析方法 5
2.1.1 指数平滑法 5
2.1.2 自回归滑动平均模型 6
2.2 小波多尺度变换的基本理论 7
2.2.1 小波变换理论 7
2.2.2 多尺度分析和MALLAT算法 9
第3章 船舶交通流量多尺度分析模型 11
3.1 多尺度分析模型建立 11
3.2 小波基及分解层数选择 12
3.3 小波阈值去噪方法的选择 13
第4章 实例分析 15
4.1 Matlab软件简介 15
4.2 EViews软件简介 15
4.3 计算分析 15
第5章 结论与展望 21
参考文献 22
致 谢 24
第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究的背景
交通流原本是用于研究陆上的道路交通工程所提出的交通模型。为了更好地进行理论研究,借鉴了物理上的流体概念,形象地描述了各种交通工具沿道路的同一个方向,像流体一样连续运动的特性。道路上的交通流最主要的三个参数分别是流量、密度、速度。水上交通工程参考了这些研究,提出了船舶交通流的概念。
近年来,我国内河航运不断发展,内河交通运输的需求不断增长,船舶无论是从数量还是尺度,都呈现出增大的趋势,致使内河航道船舶交通流密度增大,更加容易拥堵[1],因此也致使船舶间发生碰撞的概率变大,严重影响了内河交通的运行效率和安全性,从而制约了航运经济的可持续发展,也给水上交通监管带来了巨大的挑战。若是想要保障航运经济的可持续发展以及水上交通的安全和效率,对船舶交通流进行研究是必不可少的一环。
研究船舶交通流主要是为了能够结合实际的交通流特征建立起交通流模型,在方法上将普及性和针对性相结合,可选取适用的模型,以更好地揭示船舶交通流随时间和空间的基本变化规律,从而使得水上交通工程能够更加高效、安全地进行建设和发展[2-3]。
1.1.2 研究的意义
内河船舶交通系统是非常复杂的,具有较强的周期性和波动性,内河船舶交通流会随时间变化而呈现不同的特征,还会受到实际航道因素和人为因素的影响,而这些因素可能导致水上交通安全的不确定性。因此需要合适的方法对交通流特征进行研究,保障水上交通的安全性。本文提出用小波变换的方法对交通流量的时间序列多尺度问题进行研究,这是由于单尺度无法准确地体现出交通流这类时间序列的变化特性,而借用小波能够聚焦细节和进行多尺度分解的功能,可以从多个尺度分析研究交通流的相关性质,研究其呈现出来的波动性和复杂性背后的统计特点[4-5]。
最后由这些统计特点可以分析出该内河水域的交通流随时间的变化趋势规律,有利于保障水上交通安全和提高水上交通效率,也为相关海事管理部门制定相关规定或进行其他有效的交通组织提供基础,最终实现船舶安全、高效的管理。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 船舶交通流研究现状
国外有不少学者将其他领域的模型或在道路交通流模型的基础上结合新的技术,运用于船舶交通流,对船舶交通流的研究和预测做出了贡献。