海水总磷总氮在线自动监测装置--《河北科技大学学报》2012年05期
海水总磷总氮在线自动监测装置
【摘要】：采用独特的多通道流路设计,使用蠕动泵,辅以自动控制系统,使总磷总氮的消解、显色、测定及数据处理过程等分别自动完成,进而实现了海水中总磷、总氮的现场自动测量。装置的检出限为0.001 74mg/L(总磷质量浓度)、0.003 75mg/L(总氮质量浓度),精密度为7.06%(总磷)、2.17%(总氮),加标回收率是98.1%(总磷)、92%(总氮)。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：X834【正文快照】：
海水中总磷(TP)和总氮(TN)的监测能实时有效地为海洋环境科学研究提供可靠数据。真实客观地了解和掌握海洋环境的质量状况、污染程度及其变化规律,进而提出防治污染技术和措施,对海洋环境的监督和保护具有重要意义。目前国内外TP,TN联合测定仪不适合用于海水监测,海水TP,TN船
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基于多源数据的交通状态监测与预测方法研究
【摘要】：交通事件和交通拥挤对道路交通的安全与效率具有重要影响，及时、准确发现道路上存在的交通事件和交通拥挤一直是交通状态监测领域研究的焦点和难点，且随着交通负荷的增加，交通拥挤预测已成为动态交通管理研究领域的热点之一，涌现了大量的成果。然而，受交通数据获取与处理方法的限制，交通状态监测与预测研究成果在效率、效果以及经济性方面还存在较大的提升空间。
为了进一步改善交通状态监测与预测的效率与效果，本文在相关数据共享的原则指导下，综合利用专用车辆检测器、感应式交通控制系统、道路收费系统、车辆跟踪定位系统等多种数据源，对交通数据的多模式获取以及交通状态监测与预测等方法进行了创新性研究，主要取得了以下几个方面的研究成果。
1）提出了一套基于多种数据源的交通数据获取及其预处理新方法
针对目前我国交通数据严重不足以及交通数据处理方法相对落后所导致的交通状态监测与预测数据基础薄弱的问题，在对已有的专用车辆检测器数据预处理方法进行改进的基础上，提出了一套基于感应式交通控制系统、道路收费系统和车辆跟踪定位系统等多种相关业务系统的基础数据获取交通数据并对其进行预处理的方法。其中，针对专用车辆检测器获取的交通数据，进一步完善了交通数据的预处理流程，并设计了一种综合考虑单个地点和多个连续检测截面的交通数据预处理方法；在感应式交通控制系统基础数据利用方面，以SCATS类交通控制系统为代表，在提出其基础数据预处理方法的基础上，针对其采样周期具有时变性的特点，提出了交通数据虚拟时间序列的概念及其构建方法，并设计了所获取交通数据的预处理方法；针对道路收费系统的数据特点，提出了基础数据的预处理方法，并以此为基础设计了基于道路收费系统的交通数据获取及其预处理方法；针对车辆跟踪定位系统的数据特点，设计了车载GPS的基础数据预处理方法以及基于车载GPS的交通数据获取及其预处理方法。本项研究成果能够在低成本下为交通状态监测与预测提供更为经济、广泛及准确的数据基础。
2）提出了一套基于多种数据源的交通事件自动检测新方法
针对专用车辆检测器、感应式交通控制系统、道路收费系统和车辆跟踪定位系统四种数据源所获取的交通数据特点，分别设计了相应的交通事件自动检测算法。其中，在专用车辆检测器数据源方面，在分析已有算法漏检及误检原因的基础上，设计了其适用条件在线评价指标体系，并以因子分析与聚类分析为手段，设计了一种新的交通事件自动检测算法融合方法；在感应式交通控制系统数据源方面，通过设计基于交通流量和平均车头时距的组合变量，提出了SCATS类交通控制系统覆盖道路交通事件自动检测新算法；在道路收费系统数据源方面，针对据其所获取的交通数据特性，从交通波动、常发性交通拥挤以及算法自身的检测逻辑三个方面对标准偏差法进行了改进，设计了一种新的高速公路交通事件自动检测方法；在车辆跟踪定位系统数据源方面，以车辆瞬时速度为基础，设计了一种适用于高速公路的交通事件自动检测新算法；在多源数据综合利用方面，通过分析各种数据源体现交通事件状态的能力，设计了一种新的交通事件自动检测融合方法。本项研究成果能够在低信息成本条件下提高交通事件自动检测的效率、效果和空间覆盖范围。
3）提出了一套基于多种数据源的交通拥挤自动检测新方法
针对专用车辆检测器、感应式交通控制系统、道路收费系统和车辆跟踪定位系统四种数据源所获取的交通数据特点，在进一步完善交通拥挤指数内涵的基础上，分别设计了相应的交通拥挤自动检测算法。其中，在专用车辆检测器数据源方面，依据交通流量-速度的相关性，提出了一种交通拥挤自动检测的改进算法；在感应式交通控制系统数据源方面，依据所获取的交通流量和平均车头时距数据，设计了SCATS类交通控制系统覆盖道路交通拥挤自动检测算法；在道路收费系统数据源方面，以所获取的交通流量和O-D对间路径行程时间数据为基础，设计了一种综合考虑自然路段和扩展路段的高速公路交通拥挤自动检测新算法；在车辆跟踪定位系统数据源方面，以所获取的路段行程时间数据为基础，设计了交通拥挤自动检测算法；在多源数据综合利用方面，设计了一种新的交通拥挤自动检测融合方法。本项研究成果能够在低成本条件下提高交通拥挤状态监测的空间覆盖范围及可靠性。
4）提出了一套交通参数短时多步预测和交通拥挤时空范围预测的新方法
针对已有交通参数短时多步预测方法大多采用固定预测步数所导致的多步预测效果不佳的问题，构建了基于动态神经网络的交通参数迭代多步预测双层模型和基于k近邻的交通参数直接多步预测双层模型，并对其预测效果进行了对比分析。针对一直以来对交通拥挤发展趋势预测不足的问题，以交通参数短时多步预测结果为基础，分别设计了交通拥挤持续时间和空间扩散演化趋势预测方法。本项研究成果能够提高交通拥挤状态预测的时间范围，可进一步改善交通管理者和交通出行者决策依据的可靠性和预见性。
本文研究内容、研究方法及研究结论是对现有交通状态监测与预测方法的改善、补充以及有益探索，所取得的各项成果，对于进一步改善道路交通的安全性和效率具有重要的学术意义和实用价值。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP274;U495【目录】：
摘要4-6Abstract6-23第1章 绪论23-39 1.1 依托项目23 1.2 研究背景23-24 1.3 研究历史与现状24-36
1.3.1 交通数据获取及其预处理研究历史与现状24-27
1.3.2 交通状态监测研究历史与现状27-34
1.3.3 交通拥挤预测研究历史与现状34-36 1.4 主要研究内容及技术路线36-38 1.5 小结38-39第2章 基于多源数据的交通状态监测与预测系统框架设计39-47 2.1 概述39 2.2 系统需求分析39 2.3 系统功能定位39-40 2.4 系统逻辑框架设计40-41 2.5 系统物理框架设计41-44 2.6 关键技术分析44-45 2.7 小结45-47第3章 交通数据获取及其预处理方法研究47-103 3.1 概述47 3.2 交通状态参数及其分类47-48 3.3 交通数据来源分析48-50 3.4 基于专用车辆检测器的交通数据获取及其预处理方法研究50-66
3.4.1 基于专用车辆检测器的交通数据特征分析50-54
3.4.2 基于专用车辆检测器的交通数据预处理方法设计54-60
3.4.3 实证分析60-66 3.5 基于感应式交通控制系统的交通数据获取及其预处理方法研究66-85
3.5.1 SCATS类交通控制系统的基础数据特征分析67
3.5.2 SCATS类交通控制系统的基础数据预处理方法设计67-69
3.5.3 基于SCATS类交通控制系统的交通数据获取及其预处理方法设计69-77
3.5.4 实证分析77-85 3.6 基于道路收费系统的交通数据获取及其预处理方法研究85-92
3.6.1 道路收费系统的基础数据特征分析85-86
3.6.2 道路收费系统的基础数据预处理方法设计86-88
3.6.3 基于道路收费系统的交通数据获取及其预处理方法设计88-90
3.6.4 实证分析90-92 3.7 基于车辆跟踪定位系统的交通数据获取及其预处理方法研究92-101
3.7.1 车载GPS的基础数据特征分析92-93
3.7.2 车载GPS的基础数据预处理方法设计93
3.7.3 基于车载GPS的交通数据获取及其预处理方法设计93-97
3.7.4 实证分析97-101 3.8 小结101-103第4章 基于多源数据的交通事件自动检测方法研究103-145 4.1 概述103 4.2 交通事件自动检测的基本原理103-104 4.3 基于专用车辆检测器数据的AID算法设计104-114
4.3.1 FC-AIDA融合方法的基本思想105
4.3.2 FC-AIDA融合方法离线部分的流程设计105-108
4.3.3 FC-AIDA融合方法在线部分的流程设计108-109
4.3.4 实证分析109-114 4.4 基于感应式交通控制系统数据的AID算法设计114-122
4.4.1 基于SCATS类交通控制系统数据的AID算法基本思想114-117
4.4.2 基于SCATS类交通控制系统数据的AID算法流程设计117-119
4.4.3 实证分析119-122 4.5 基于道路收费系统数据的AID算法设计122-130
4.5.1 SND改进算法的基本思想122-127
4.5.2 SND改进算法的流程设计127-128
4.5.3 实证分析128-130 4.6 基于车辆跟踪定位系统数据的AID算法设计130-135
4.6.1 基于车载GPS数据的AID算法基本思想130-131
4.6.2 基于GPS瞬时速度的高速公路AID算法流程设计131-133
4.6.3 实证分析133-135 4.7 基于多源数据的AID融合方法设计135-143
4.7.1 基于多源数据的AID融合方法基本思想135-139
4.7.2 基于多源数据的AID融合方法流程设计139-140
4.7.3 实证分析140-143 4.8 小结143-145第5章 基于多源数据的交通拥挤自动检测方法研究145-175 5.1 概述145 5.2 交通拥挤的含义及划分标准145-149 5.3 交通拥挤指数的基本思想149-151 5.4 基于专用车辆检测器数据的ACD算法设计151-155
5.4.1 基于专用车辆检测器数据的ACD算法基本思想151-152
5.4.2 基于专用车辆检测器数据的ACD算法流程设计152-154
5.4.3 实证分析154-155 5.5 基于感应式交通控制系统数据的ACD算法设计155-159
5.5.1 基于SCATS类交通控制系统数据的ACD算法基本思想155-157
5.5.2 基于SCATS类交通控制系统数据的ACD算法流程设计157-158
5.5.3 实证分析158-159 5.6 基于道路收费系统数据的ACD算法设计159-166
5.6.1 基于道路收费系统数据的ACD算法基本思想159-161
5.6.2 基于道路收费系统数据的ACD算法流程设计161-164
5.6.3 实证分析164-166 5.7 基于车辆跟踪定位系统数据的ACD算法设计166-170
5.7.1 基于车载GPS数据的ACD算法基本思想166-167
5.7.2 基于车载GPS数据的ACD算法流程设计167-168
5.7.3 实证分析168-170 5.8 基于多源数据的ACD融合方法设计170-174
5.8.1 基于多源数据的ACD融合方法基本思想170-171
5.8.2 基于多源数据的ACD融合方法流程设计171-172
5.8.3 实证分析172-174 5.9 小结174-175第6章 交通拥挤预测方法研究175-209 6.1 概述175 6.2 时间序列多步预测问题的描述175-177 6.3 交通参数可预测步数在线估计的基本思想177-178 6.4 基于动态神经网络的交通参数迭代多步预测双层模型的建立178-186
6.4.1 基于NARXN的交通参数迭代多步预测模型的建立178-179
6.4.2 基于FTDNN的交通参数可预测步数在线估计模型的建立179-180
6.4.3 基于遗传算法的动态神经网络结构优化180-181
6.4.4 基于动态神经网络的交通参数迭代多步预测双层模型工作流程181-183
6.4.5 实证分析183-186 6.5 基于k-NN的交通参数直接多步预测双层模型的建立186-199
6.5.1 基于k-NN的交通参数直接多步预测模型的建立187-190
6.5.2 基于k-NN的交通参数可预测步数在线估计模型的建立190-191
6.5.3 基于k-NN的交通参数直接多步预测双层模型工作流程191-193
6.5.4 实证分析193-199 6.6 交通拥挤时空范围预测方法设计199-207
6.6.1 交通拥挤持续时间预测方法设计199-201
6.6.2 交通拥挤空间扩散演化趋势预测方法设计201-204
6.6.3 实证分析204-207 6.7 小结207-209第7章 结论209-213参考文献213-221作者简介及科研成果221-223致谢223
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