基于信息融合技術(shù)的繞城高速交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)模型研究.pdf

1、隨著國家基礎(chǔ)建設(shè)的飛速發(fā)展，城市化進程的不斷加快，以及人民生活水平的提高和私家車保有量的迅速增加，城市道路交通的負(fù)荷急劇增加，造成目前我國大、中型城市交通設(shè)施跟不上經(jīng)濟的發(fā)展速度，交通擁塞成為一個很普遍的問題。國內(nèi)外的相關(guān)研究已經(jīng)證明，建立智能交通管理系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）是現(xiàn)有公認(rèn)的解決交通擁擠、交通阻塞等交通問題的有效途徑?？茖W(xué)、智能化的交通誘導(dǎo)技術(shù)作為智能交通領(lǐng)域的理論基

2、礎(chǔ)和重要技術(shù)，在解決交通參與者的盲目行駛和均衡路網(wǎng)交通流分布等問題方面起著重要作用。
　　本文通過對國內(nèi)外交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的現(xiàn)狀和誘導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的研究，以分布式誘導(dǎo)體系的基本架構(gòu)為基礎(chǔ)，針對大型城市的繞（環(huán)）城高速公路，給出了一種城市交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)框架和具體的實施框架，并建立了基于信息融合的交通誘導(dǎo)模型。在此誘導(dǎo)模型的基礎(chǔ)上，本文對交通流的核心參數(shù)，即交通流量和行程時間的預(yù)測以及動態(tài)最優(yōu)路徑誘導(dǎo)等方面分別進行了具體研究。為了提

3、高預(yù)測精度，對用于預(yù)測的交通流基礎(chǔ)信息都預(yù)先以信息融合技術(shù)為基礎(chǔ)進行了融合。在交通流量的預(yù)測上，采用了基于最優(yōu)梯度的動態(tài)平滑因子指數(shù)平滑模型，提高了預(yù)測的實時性和準(zhǔn)確性。在行程時間的預(yù)測上，提出了一種基于實時動態(tài)數(shù)據(jù)采集信息和歷史交通信息融合的行程時間預(yù)測模型。模型將交通流信息分成兩部分分別進行處理，一方面通過采集到的實時交通信息在經(jīng)過基礎(chǔ)信息融合后，根據(jù)相關(guān)性進行計算預(yù)測；另一方面通過歷史數(shù)據(jù)建立多種模型來進行預(yù)測，（如卡爾曼濾波模型

4、、灰色模型等），最后將這些預(yù)測結(jié)果以信息融合為基礎(chǔ)，進行比較融合，得到最終的行程時間預(yù)測值。仿真結(jié)果表明，預(yù)測精度和實時性得到了一定程度的提高，符合實際交通誘導(dǎo)的需要。在交通流動態(tài)最優(yōu)路徑誘導(dǎo)研究方面，本文通過對傳統(tǒng)最短路徑算法的改進，并結(jié)合繞城高速的現(xiàn)狀，以行程時間、行駛距離、道路占有率等因素作為綜合道路阻抗，提出了符合實際交通情況的動態(tài)交通流路徑誘導(dǎo)算法。基于上述研究，本文開發(fā)了微觀交通仿真軟件，對于交通誘導(dǎo)信息的預(yù)測、發(fā)布，最優(yōu)路