智能交通诱导系统中动态交通信息预测技术分析

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1、摘要随着社会经济的发展，交通拥堵、交通事故、环境污染和能源短缺等交通相关问题已成为世界各地城市，尤其是大城市的首要问题之一，已成为制约城市可持续发展的主要瓶颈。智能交通系统(ITS)能最大限度地发挥现有交通基础设施的潜力，缓解拥堵、保护环境、改进安全、降低能耗、提高效率，被认为是本世纪解决交通问题最重要的措施之一。ITS涉及许多技术领域，但其关键技术就是要向车辆、出行者及交通管理控制者提供交通网络的实时动态的交通状态信息，并诱导交通流，而此技术的理论核心就是动态交通网络模型及算法。本文在探讨国内外动态交通网络模型及算法研究的基础上，根据交通系统的复杂性、动态性和随

2、机性等的特点，将原始道路网络转化成新的、虚拟化的时空交通网络，并在此基础上融合现有的动态交通网络理论，建立具有实时动态流量与时空网络动态容量交互机理的交通状态分析模型，详细的分析了模型中的路段约束——道路动态通行能力，并根据模型的特点提出了模型相应的算法——基于时空虚拟网络的分布式并行算法。最后构建了一个实验交通网络，对其网络流进行实时预测和分析，检验了模型和算法的可行性、实用性、合理性。结论表明，本文所提出的动态交通状态预报技术能够模拟、跟踪、辩识和预测路网上实时和未来的交通流状态。为开发集动态交通诱导、动态交通系统管理与控制和动态交通拥堵疏导等功能于一体的IT

3、S提供了理论和方法。关键词：ITS；时空交通网络；智能交通诱导系统；动态交通状态信息；分布式并行算法ABSTRACTWiththedevelopmentofsocialeconomy,therelevantproblemsoftrafficsuchastrafficjam、trafficaccident、environmentalpollutionandenergyshortage，etc，havealreadybecomeoneofprimaryproblemsofthecitythroughouttheworld，especiallythebigcities，

4、andithavealreadybecomethemainbottleneckwhichhasrestrictedsustainabledevelopmentofthecity．Intellectualtrafficsystemcanplaytothepotentialityoftheinfrastructureofexistingtraffictothemaximumextent，relievetrafficjam，protecttheenvironment，improvethesecurity’reduceenergyconsumption，raisethee

5、fficiency,SOitWasconsideredtobeoneofthemostimportantmeasurestosolveofthetrafficprobleminthiscentury．ITSinvolvesalotoftechnicalfields，butitskeytechnologyiSprovidingthereal—timeanddynamictrafficstatusinformationstothevehicle，journeyandthetrafficmanagements．Inthispaper,onthebasisofdiscus

6、sionofthedomesticandoverseasstudiesofdynamicnetworkmodelsandalgorithms，accordingtothecharacteristicsofcomplexity,dynamicsandrandomnessofthetrafficsystem，transformthenetworkofprimitiveroadintoanew,virtualspace—timetrafficnetwork，andmergeexistingdynamictrafficnetworktheoriesonthisbasisa

7、ndsetupthetrafficstateanalyzemodelwitchwithmutualmechanismofthedynamiccapacityofthenetworkofreal-timedynamicflowandspace—time，andindetailanalyzetheroadsectionrestraint(dynamictrafficcapability)inthemodel，andproposethecorrespondingalgorithmaccordingtothemodelcharacteristic，thatisthedis

8、tribu