浮動(dòng)車交通參數(shù)檢測及在道路交通狀態(tài)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、重慶大學(xué)博士學(xué)位論文浮動(dòng)車交通參數(shù)檢測及在道路交通狀態(tài)分析中的應(yīng)用研究姓名：廖孝勇申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：孫棣華20111206重慶大學(xué)博十學(xué)位論文立了基于瞬時(shí)速度的單型車多車路段平均速度估計(jì)模型；在此基礎(chǔ)上，將上述兩種路段平均速度估計(jì)模型進(jìn)行整合，建立了單型車的路段平均速度估計(jì)模型；最后，分別針對(duì)公交車和出租車的不同特點(diǎn)，并考慮有效公交車數(shù)據(jù)和有效出租車數(shù)據(jù)的占比，整合形成了多車型的混合浮動(dòng)車路段平均速度估

2、計(jì)模型，并根據(jù)實(shí)際采集的浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。③提出了基于去趨勢波動(dòng)分析(DetrendedFluctuationAnalysis，DFA)的交通離散時(shí)間序列分析方法，為利用交通參數(shù)變化揭示車流狀態(tài)的內(nèi)在規(guī)律提供了新的途徑。針對(duì)實(shí)際檢測獲取交通流參數(shù)大多是非平穩(wěn)和有限的情況，從標(biāo)度不變性的角度對(duì)交通流時(shí)間序列進(jìn)行分析，通過引入去趨勢波動(dòng)分析法(DFA)，分別對(duì)出租車和公交車的路段平均速度估計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)標(biāo)定，以實(shí)際車流時(shí)間序

3、列的標(biāo)度指數(shù)探討了車流時(shí)間序列的長程相關(guān)性及其內(nèi)在規(guī)律，結(jié)果表明，公交車的路段平均速度估計(jì)存在長程相關(guān)關(guān)系，而出租車的路段平均速度估計(jì)不存在長程相關(guān)關(guān)系。④研究了利用車輛駕駛的微觀跟馳特性分析道路交通狀態(tài)變化規(guī)律的方法，通過建立新的車輛跟馳模型，討論了道路交通狀態(tài)的穩(wěn)定性問題，進(jìn)而分析了道路交通狀態(tài)的變化規(guī)律。道路交通狀態(tài)的變化本質(zhì)上是車輛行駛行為的客觀反映?，F(xiàn)代傳感、通信和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為刻畫車輛駕駛的微觀特性提供了有利條件，為了準(zhǔn)

4、確描述道路上車輛行駛的跟馳特性，進(jìn)而掌握道路交通狀態(tài)變化規(guī)律，分別提出了一種擴(kuò)展的雙車跟馳模型(TwoCarfollowing，TCF)和考慮后視效應(yīng)的多車跟馳模型(Backwardlooking&MultipleCarfollowing，BLMCF)。并在上述模型的基礎(chǔ)上，分別討論了道路交通流的車頭間距和車輛速度隨時(shí)間變化的分布情況。仿真結(jié)果表明，當(dāng)在道路交通系統(tǒng)中考慮次近鄰車對(duì)跟馳車輛的影響及后視效應(yīng)下多前車對(duì)跟馳車輛的影響時(shí)，不僅

5、有助于提高道路交通狀態(tài)的穩(wěn)定性，也有助于抑制道路交通擁堵現(xiàn)象的產(chǎn)生，能有效改善道路交通流的運(yùn)行狀態(tài)。綜上所述，本文提出了基于GPS浮動(dòng)車技術(shù)的面向道路節(jié)點(diǎn)的道路圖層校正方法，提出了基于混合浮動(dòng)車的路段平均速度估計(jì)方法，提出了基于去趨勢波動(dòng)分析(DFA)的交通離散時(shí)間序列分析方法，提出了利用車輛跟馳特性分析道路交通狀態(tài)變化規(guī)律的方法，以準(zhǔn)確分析道路交通流狀態(tài)的演變規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了上述工作的有效性。關(guān)鍵詞：交通參數(shù)，GPS浮動(dòng)車，路段平