基于实时数据的路网交通状态可靠性分析方法研究

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1、摘要基于实时数据的路网交通状态可靠性分析方法研究近年，由于道路交通网络供不应求，交通运行状态不断出现由顺畅到拥挤再到拥堵的逐渐恶化现象，导致道路交通运行稳定性和可靠程度受到了严重破坏，带来了严重的出行时间浪费、环境质量降低和车辆损耗加剧的不良后果；同时，由于社会生活水平的不断提高，居民出行活动日益频繁化、丰富化，为了能够在有限的时间内完成多次出行活动，居民逐渐提高了对道路交通运行效率和运行状态可靠性的要求。因此，开展基于实时交通数据的路网交通状态可靠性研究不仅是智能交通系统的重要研究内容，也是当今交通可靠

2、性研究范畴的重要课题。路网交通状态可靠性评价、路网交通状态可靠性预测和路网交通状态可靠性分配是道路交通可靠性研究的三个步骤。第一步的目的是评价当前路网、OD对子路网、路径和路段/交叉口的交通状态可靠性的实际情况；第二步的目的是预测未来时刻的路网交通状态可靠性状况，以便提前制定交通管理策略和出行计划；最后一步的目的是研究在确定了路网交通状态可靠性目标值后，应该给其组成路段/交叉口分配多大的可靠性才能最高效、最经济地实现该目标值。目前，已有研究成果大多是关于交通可靠性评价方面的研究，关于交通可靠性预测、分配方

3、面的研究非常少，几乎没有对其进行专门研究的成果，存在较大的提升空间。本文以实时获取的动态交通数据为基础，深化和拓展路网交通状态长期可靠性和现势可靠性的评价方法，并对路网交通状态可靠性预测方法和路网交通状态可靠性分配方法进行了有益探索和深入研究，为进一步改善路网整体交通状态可靠性提供技术支持。论文完成的创新性工作和取得的研究进展主要包括以下四个方面。（1）在交通状态长期可靠性评价方面。基于已往研究成果，结合路网结构层次划分和交通状态判别，探讨了交通状态故障模式识别，并构建了基于故障树分析法的路网交通状态长期

4、可靠性在线分析算法，该算法应用交通状态故障树的最小割集、最小径集分析结果，实现了对路网交通状态长期可靠性的定性分析和定量评价。同时，综合考虑路段/交叉口结构重要度、概率重要度和关键重要度三个指标，提出了一种影响路网交通状态长期可靠性的关键路段/交叉口确定方法。通过定义最小割集诊断重要度和路段/交叉口诊断重要度的概念，设计了一种路网交通状态故障诊断决策系统。研究成果进一步拓展了交通状态长期可靠性评价方法，并提出了有效的路网交通状态故障诊断决策系统。I（2）在交通状态现势可靠性评价方面。针对交通量具有二重性的

5、不足，重新对交通状态现势可靠性指数进行了定义，设计了基于实时交通数据的路段/交叉口、路径、OD对子路网和路网交通状态现势可靠性指数计算方法。以此为基础，综合考虑路段/交叉口的物理拓扑特性、承担交通量特性、交通状态现势可靠性特性和影响力特性四个方面，构建了影响路网交通状态现势可靠性的关键路段/交叉口评价指标体系，并提出了一种基于多属性决策理论的关键路段/交叉口在线确定方法。实证分析表明，本文所设计的交通状态现势可靠性指数能够实时准确的反映交通状态可靠性的动态特性，同时证明了基于多属性决策理论的关键路段/交叉

6、口确定方法的合理性。研究结果进一步完善了交通状态现势可靠性在线分析方法，为动态交通状态可靠性管理控制提供了决策依据。（3）在交通状态可靠性预测方面，为了能够预测未来多个时刻的路网交通状态可靠性情况，在借鉴其他领域可靠性预测成果的基础上，探讨了交通状态可靠性多步预测原理，针对多步预测引起误差递增的现象，提出交通状态可靠性可预测性估计思想，最终针对交通状态长期可靠度和现势可靠性指数两种交通状态可靠性指标，构建了基于粒子群优化小波神经网络的交通状态可靠性预测双层模型，该模型的上层为交通状态可靠性可预测性估计模型

7、，下层为交通状态可靠性多步预测模型。研究成果获得了较好的交通状态可靠性预测性能。（4）在交通状态可靠性分配方面，针对目前交通状态可靠性管理与改善方案缺少量化依据的现实，通过借鉴其他领域在可靠性分配方面的研究成果，根据交通状态可靠性的特殊性，提出交通状态可靠性分配的思想，构建了其影响因素体系及量化方法，并提出了一种基于层次分析法的交通状态可靠性分配权重确定方法，以此为基础，分别针对交通状态长期可靠度和交通状态现势可靠性指数两种交通状态可靠性指标，设计了路网、OD对子路网和路径三个层次的交通状态可靠性分配方法

8、，并针对分配结果溢出和寻优问题，分别设计了交通状态可靠性分配的再分配方法和路段/交叉口分配结果的优化方法。研究成果为交通规划、道路设计和交通管理控制提供了决策依据。本论文中涉及到的研究内容、研究方法和研究结论是对实时数据下的路网交通状态可靠性分析方法研究的拓展补充和有益探索，所取得的研究成果，对于深化路网交通状态可靠性分析方法具有重要的学术意义，同时对于改善路网交通状态可靠性具有显著的实用价值。关键词：道路交通系统，实时数据，