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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟和科技的快速發(fā)展,汽車逐漸成為人們生活中不可或缺的工具,使得人們的出行更加便捷,拓展了人們的活動范圍。由于出行者不熟悉周圍的地理環(huán)境和交通狀況,可能使得出行者迷路或碰到交通擁堵,因此,出行者掌握正確的出行路線就顯得尤為重要。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃通常只是考慮距離最短或時間最短,而忽視了用戶的需求和時變的路況信息。因此,論文基于用戶的偏好和實時路況信息,動態(tài)規(guī)劃出最優(yōu)路徑,使得用戶的出行更加安全、便捷。
首先,論文分析了道路交通
2、狀態(tài)具有較強的時變性和時空特性。為了使用戶掌握準(zhǔn)確的道路交通狀態(tài),提出了基于時間序列的道路交通狀態(tài)及變化空間預(yù)測模型。分別從時間維度和空間維度構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)預(yù)測模型,通過融合算法將預(yù)測結(jié)果進行時空融合,以提高預(yù)測精度。同時,通過模糊信息粒的支持向量機模型對道路交通狀態(tài)變化空間進行預(yù)測,采用模糊信息粒將歷史數(shù)據(jù)模糊化,得到道路交通狀態(tài)變化的最小值、平均值和最大值序列,利用支持向量機模型分別對其進行預(yù)測,得到道路交通狀態(tài)的變化空
3、間。從而讓用戶掌握正確的實時路況信息,合理調(diào)整出行路線。
其次,論文分析了路網(wǎng)的表示方法,通過路段-鏈模型將實際的路網(wǎng)抽象成圖論中的有權(quán)圖,解決了道路限行的困擾。為了使得路徑的規(guī)劃符合用戶的偏好及實時的路況信息,提出了建立多目標(biāo)路阻函數(shù)模型。分析了影響車輛正常行駛的因素,充分考慮用戶的偏好信息,結(jié)合動態(tài)因素和靜態(tài)因素,利用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法確定各影響因素的權(quán)重,通過多目標(biāo)路阻函數(shù)模型計算各路段的綜合阻抗值。
最后
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