交通流时间序列的复杂度测量

为了定量分析交通流系统的复杂性,引入算法复杂度和近似熵,通过速度时间序列的算法复杂度估计系统周期性成分的比率,在重构序列时通过取多个划分区间来提高算法复杂度的估计能力。计算近似熵时,先由速度序列得到速度变化率序列以去除趋势,然后通过速度变化率序列的近似熵估计系统在结构变化上的复杂性。对实测交通流数据序列的计算表明:在序列长度超过600时可以得到算法复杂度,序列长超过300时可以得到近似熵;交通流的算法复杂度和近似熵在同步状态时较低,拥挤状态时增大,在自由状态时最大。因此,不同的算法复杂度和近似熵对应不同状态下的交通流,算法复杂度能分析较长的交通流序列,近似熵可以分析较短的交通流序列。