道路網上的實時交通流量預測研究.pdf

1、本文介紹了一個實際的交通流量采集系統(tǒng)，在采集數(shù)據的基礎上檢驗了用神經網絡進行短時的實時交通流量預測的可行性。 采集系統(tǒng)是建立在上海市原有的SCATS(SydneyCoordinatedAdaptiveTrafficSystem)系統(tǒng)之上，該系統(tǒng)收集的交通流量信息是不完備的和封閉的。通過分析系統(tǒng)的通信結構和原理，在SCATS系統(tǒng)中加入采集裝置。在保證原系統(tǒng)可靠運行的基礎上，成功地收集到所有檢測器的流量和占空時間等交通信息。在時間和

2、空間上提高了采集信息的精度，增強了原系統(tǒng)的開放性，為智能運輸系統(tǒng)(ITS，IntelligentTransportationSystem)的應用提供實時的基礎交通數(shù)據。 利用神經網絡對不同時間跨度的城市交通流量預測進行研究仿真。通過收集到的實時數(shù)據，在利用道路網相關路段及歷史數(shù)據的基礎上，檢驗了人工神經網絡進行實時流量預測的可行性。同時也對SCATS系統(tǒng)中的關鍵控制參數(shù)——飽和度進行了實時預測，驗證了利用神經網絡進行飽和度預測的

3、可行性。 本文共分五章。第一章簡要介紹了智能交通系統(tǒng)(ITS)的發(fā)展現(xiàn)狀以及交通流量預測在ITS中的作用。第二章對車輛檢測技術進行了回顧，并描述了本采集系統(tǒng)采集的數(shù)據內容。第三章重點闡明采集裝置的原理和軟硬件結構，同時對采集數(shù)據的正確性進行了檢驗和數(shù)據分析。第四章建立了用神經網絡進行交通流量預測的模型，并用實測的數(shù)據檢驗了模型的有效性。最后，針對采集系統(tǒng)存在檢測的不足，給出了改進建議，并討論了行程時間的采集方法。提出了在路段上下