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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,在每天早晚高峰時(shí)段,城市中都會(huì)發(fā)生交通擁塞的現(xiàn)象。由于道路上的車輛數(shù)量前所未有地增長(zhǎng),交通擁塞已成為令全世界政府頭疼的問題。很多國(guó)家開始采取一系列措施來(lái)應(yīng)對(duì)交通擁塞帶來(lái)的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面的問題,但仍然無(wú)法解決交通擁塞帶來(lái)的效率低、能耗高、污染重的通病。傳統(tǒng)的理論與方法對(duì)解決交通擁堵的問題得不到滿意的結(jié)果,于是政府部門和研究者們開始綜合運(yùn)用各種高新技術(shù)來(lái)解決道路擁堵問題,這樣智能運(yùn)輸系統(tǒng)(ITS)作為一種有前景的方法
2、理論應(yīng)運(yùn)而生。
交通擁塞評(píng)估和預(yù)測(cè)是智能交通系統(tǒng)方研究的一個(gè)重要方向。其主要目的是進(jìn)行對(duì)交通擁塞的程度進(jìn)行評(píng)估,以及根據(jù)當(dāng)前交通狀況對(duì)交通擁塞進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于交通系統(tǒng)的不確定性與非線性的特點(diǎn),故交通擁塞評(píng)估變得十分困難,而受隨機(jī)因素影響,交通擁塞預(yù)測(cè)的難度更甚。為了實(shí)現(xiàn)交通擁塞的評(píng)估和預(yù)測(cè),研究者們?cè)诂F(xiàn)有文獻(xiàn)中提出了很多擁塞評(píng)估和預(yù)測(cè)方法。有的使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)建立擁塞預(yù)測(cè)模型,有的通過(guò)對(duì)歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)建立擁塞預(yù)
3、測(cè)系統(tǒng)的,還有的使用計(jì)算機(jī)視覺的方法。但其中的解決方法大多都以靜態(tài)的方式去解決問題,卻沒有動(dòng)態(tài)地去分析問題。
本文考慮到有些城市中交通流量存在的東西為主、南北為輔的特點(diǎn),同時(shí)考慮到達(dá)路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的高峰期交通流量的隨機(jī)性以及長(zhǎng)相關(guān)性,在本文中對(duì)高峰期交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,進(jìn)而對(duì)流量進(jìn)行建模,最后結(jié)合排隊(duì)理論提出基于自相似流量輸入的單一和連續(xù)路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)擁塞評(píng)估和預(yù)測(cè)模型對(duì)交通擁塞進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。在本文中,首先處理和分析實(shí)際交通數(shù)據(jù)得到所
4、需的高峰期到達(dá)交通節(jié)點(diǎn)的交通流量數(shù)據(jù)。進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行赫斯特參數(shù)的估算,結(jié)果顯示該流量數(shù)據(jù)具有自相似性。通過(guò)分析紅綠燈運(yùn)行的特點(diǎn),本文使用指數(shù)分布來(lái)描述路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)速率,即使用指數(shù)分布來(lái)決定在綠燈時(shí)通過(guò)路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的車輛數(shù)。根據(jù)交通流量的特性,使用自相似流量模型來(lái)對(duì)高峰期到達(dá)交通節(jié)點(diǎn)的具有長(zhǎng)相關(guān)特性的交通流量進(jìn)行建模,結(jié)合應(yīng)用排隊(duì)網(wǎng)理論和Jackson模型來(lái)提出兩種擁塞評(píng)估和預(yù)測(cè)模型,并使用排隊(duì)理論的隊(duì)列長(zhǎng)度分布和等待時(shí)間分布來(lái)評(píng)估和預(yù)測(cè)交通
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