基于修正局部权重回归模型

基于修正局部权重回归模型摘要:车辆轨迹数据对车辆个体的驾驶行为研究是非常重要的(例如跟车,加速,车道变换行为的研究)。通常做法是通过成像技术去提取车辆轨迹信息,但该法得到的轨迹数据是离散的轨迹信息。本文提出了一种处理离散轨迹数据的方法,从而得到连续瞬时的车辆轨迹信息。该方法使用改进的局部权重回归理论,应用经过修正的窗口权重回归理论模型得出每辆车在各个车道上完整的时间-空间坐标轨迹,通过连续的车辆轨迹数据得到车辆准确的瞬时连续的速度与加速度信息。关键字:局部权重回归;修正模型;车辆轨迹Abstract:thevehicletrackdataofvehicledrivingbehavio-roftheindividualisveryimportanttostudythe(forexample,ac-celerate,withthevehiclelanechangebehaviorresearch)・Usu-allyitisthroughtheimagingtechnologytoextractvehiclestrack-information,butthemethodofdiscretetrackdataisgetthetrack-oftheinformatiori.Thispaperproposesamethodofdatapro-cessingdiscretepaths,andgetacontinuousinstantaneousvehi-clestrackinformation.ThemethodUSESimprovedlocalweightregressiontheory,theapplicationoftherevisionofthewindowafterweightregression-theorymodelofeachcarineachdrivewaycompletetime-space-coordinatestrack,throughthecontinuousvehiclestrack-datagetvehiclesoftheinstantaneousspeedforaccurateandac----本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---celerationinformation.Keyword:localweightregression;Correctionmodel;Vehicletrajectory:U213.2文献标识码:A:1理论研究文献【1】中提出一种窗口局部权重回归的模型,即利用一辆车离散的车辆时间位移轨迹数据从而得到这辆车在这段时间里任意时刻的连续的位移、速度、加速度信息。1.1局部权重回归理论令表示一辆车随时间序列变化的位移;用周围临近的点估算去求的位置的时间位移轨迹;令表示用于求估算位置的时间位移的周围点的个数即窗口的大小。在附近的车辆轨迹的函数设定为一个关于时间的函数:一以为中心窗口局部多项式拟合函数在时刻的位移。—在周围的多项式拟合函数的参数向量。—服从正态分布的误差项。—在观测时间时刻的一组相对独立的参数变量,即时间自变量的多项式形式,。一拟合多项式的最高次数。文献【1】提出了如下最小二乘模型:其中一拟合以为中心的轨迹函数所需的N维观测位置向---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---量。个的对角矩阵,矩阵中的元素代表各个位移观测值用于局部拟合所占的权重,文献【2】中有详细的说明。应用文献【1】这种算法对车辆识别定位得到的车辆时间位置信息进行计算发现,用这种算法所得到的车辆的速度总是比追踪数据单点的位移所算的像素点速度要大一些。不同窗口不同回归次数统计得到算法得到的像素值速度和观测的单点数据得到的像素值速度差值如表4-1所示。根据统计出来的数值情况我们发现这样的一个规律性的东西,即。这个结果充分说明文献【1】中的窗口局部权重回归理论中的所得到的需要根据窗口的大小和回归的次数进行修正。下面我们根据速度的差值对进行修正得到,推导过程如下:下面我们对修正过的窗口局部权重回归模型进行理论进行简化推导:整理后得到利用最小二乘理论去求的即简化为线性正规方程组其中9O这样算法实现所得到的像素点速度值与实际观测像素点速度值的差值如下表4-2所示。---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---通过统计的数据说明改进的算法具有优越性。也使得拟合的位移和加速度更加精确。2实例分析通过对长沙市潇湘大道湘江一桥附近道路路段进行数据分析得到如下的车辆轨迹信息:图5-2是预测的区间平均车速曲线变化图;图5-3是是预测的交通密度曲线变化图;图5-4是预测的车头时距曲线变化图;图5-5是预测的空间占有率曲线变化图;5-6是其中一辆车的n=13点窗口的预测速度变化曲线;图5-7是相应车辆的13点窗口12次预测加速度变化曲线图,通过预测速度和加速度的变化曲线可以反应个体车辆的...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“举报”。

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

所有的文档都被视为“模板”,用于写作参考,下载前须认真查看,确认无误后再购买;

文档大部份都是可以预览的,笔杆子文库无法对文档的真实性、完整性、准确性以及专业性等问题提供审核和保证,请慎重购买;

文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为依据;

如果您还有什么不清楚的或需要我们协助,可以联系客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

确认删除?