自由式路網(wǎng)交通擁堵預(yù)報(bào)方法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和日益加劇的城市化進(jìn)程，汽車保有量逐年增加，現(xiàn)代城市交通面臨越來越多的問題，如交通擁堵、交通污染和交通事故等。這些問題對(duì)人們的出行造成許多影響，降低人們出行效率，使城市道路面臨越來越大的交通壓力。
　　自由式路網(wǎng)城市由于地形限制，交通現(xiàn)象尤為復(fù)雜，城市道路交通擁堵嚴(yán)重，擁堵疏散較為困難，為緩解自由式路網(wǎng)交通擁堵，對(duì)其交通流參數(shù)進(jìn)行短時(shí)預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)交通擁堵狀況進(jìn)行判定識(shí)別，發(fā)出實(shí)時(shí)的交通擁堵預(yù)報(bào)信息非常重

2、要。
　　本論文以自由式路網(wǎng)交通流為研究對(duì)象，介紹交通流基本特征參數(shù)，分析交通流參數(shù)的采集技術(shù)及其適用范圍，研究交通信息與處理方法。研究自由式路網(wǎng)交通擁堵的交通流特性和時(shí)空分布特征，對(duì)自由式路網(wǎng)交通擁堵原因進(jìn)行深入分析。
　　對(duì)自由式路網(wǎng)來說，交通流參數(shù)的相關(guān)度和城市道路斷面之間的相對(duì)位置有關(guān)，距離較遠(yuǎn)，相關(guān)性比較低，同樣距離近的道路斷面由于某些道路交通控制措施（如單向交通或交叉口禁左等）相關(guān)性不一定強(qiáng)。據(jù)此，本文提出基于空

3、間相關(guān)性的自由式路網(wǎng)交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測(cè)模型。通過分析和比較單一預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，確定采用基于多維新息算法的ARIMA預(yù)測(cè)方法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)自由式路網(wǎng)交通參數(shù)進(jìn)行短時(shí)預(yù)測(cè)，并將這兩種預(yù)測(cè)方法根據(jù)最優(yōu)權(quán)分配進(jìn)行組合，利用組合模型對(duì)交通參數(shù)進(jìn)行短時(shí)預(yù)測(cè)，并通過算例驗(yàn)證本論文研究的組合模型對(duì)交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測(cè)效果。
　　根據(jù)路網(wǎng)交通流分布的時(shí)間和空間特性，本文將自由式路網(wǎng)交通擁堵狀況分為四個(gè)等級(jí)，即暢通、較擁堵、擁堵、堵