城市道路交通流时间序列模式识别与相似性分析

城市道路交通流时间序列模式是研究城市交通运行规律的重要手段，尤其是在处理大量交通数据时，这些数据通常表现为高维度和高噪声特性。本文主要关注的是如何有效地分析和理解这种复杂的数据特性。首先，针对高维和噪声问题，作者提出了在时间序列维约简的基础上，将交通流数据转化为五元组的形式，这是一种简洁的表示方式，有助于捕捉数据的主要特征。 五元组可能包括流量值、速度、密度等关键参数，或者是综合评价指标，它们共同构成了交通流的时空特征序列。通过对这些序列进行分割，可以进一步抽象出不同的模式。为了衡量这些模式之间的相似性，作者定义了五种常见的时间序列形状相似性距离，这可能是基于欧氏距离、动态时间规整（DTW）距离、曼哈顿距离等常见的序列比较方法，或者是自定义的距离度量。 文章的核心部分是对不同相似性距离在交通流状态识别中的应用效果进行深入探讨。作者采用了分层聚类算法，通过比较诸如模式距离、欧式距离以及它们的组合在实际交通数据集，如海南省南北高架东侧部分路段定点线圈检测数据上的聚类效果，来评估哪种度量方法在识别交通拥挤态势的模式相似性和差异性方面更为有效。结果显示，模式距离可能表现最优，因为它能更准确地捕捉到交通流的动态特性。 最后，本文的关键词揭示了研究的焦点，即“交通工程”、“交通流”、“时间序列”和“模式相似性度量”。这些关键词表明了研究的领域背景和核心问题，对于理解和应用城市道路交通流的时间序列分析具有重要意义。这篇论文提供了一种实用的方法论，对于优化城市交通管理、预测交通流量变化和提升交通规划的精确性具有重要的理论支持和技术指导价值。