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时间:2019-01-31
《【硕士论文】高速公路短时段交通流预测方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、摘要摘要近年来,随着我国高速公路建设的快速发展,高速公路的运营管理面临更高的要求和挑战。本文通过研究高速公路短时段交通预测的重要问题,为高速公路的路况分析、事件检测及预测、预防交通拥堵提供数据挖掘服务,为设计高速公路交通流控制系统、制定合理的监控策略提供数据基础。论文结合我国高速公路现状,从短时交通预测方法、交通流参数预测、行程时间预测三个方面进行了研究。1.短时交通预测方法概述。根据国内外短时交通预测研究现状,结合预测学研究,将目前已提出的用于短时交通预测的各种预测方法分为三类:基于数学模型的预测方法,基于非数学模型的预测方法、复合预测方法。在对各类方法深入分析的基础上,结合江苏省高速公
2、路的运营状况,本文选择了几种方法进行改进研究。2.预测方法研究。针对时间序列的离线预测、建模过程复杂等缺点,在数据预处理上引入零均值化及差分法以便获得稳定数据进行计算,在模掣参数辨识方面引入带遗忘因子的最小二乘递推算法,实现了在线预测的功能;针对交通流的特性建立了基于卡尔曼滤波的交通预测模型,并针对模型初值难以确定的限制,引入基于统计方法的模型初值确定方法;分别介绍了BP神经网络和RBF神经网络,针对BP网络收敛速度慢以及目标函数存在局部极小问题,介绍了可变学习率、动量法、L-M法等改进训练算法,比较了两种网络的特点,提出RBF在短时交通预测领域的良好应用前景。3.交通流参数预测研究。对短
3、时段交通流参数的可预测性进行分析研究,针对我国高速公路交通数据来源,提出了基于时间序列改进方法、卡尔曼滤波方法、BP神经网络方法、RBF神经网络方法的预测模型,并利用检测数据进行仿真预测,对各种方法进行了深入分析,确定各种方法的预测性能。4.行程时间预测。对行程时间的基本概念进行了解释,并在没有行程时间数据的情况下,推导了利用其他交通流参数进行估算的方法,得出了高速公路路段连续交通流及问断交通流的行程时间函数,以及路线行程时间函数。结合车辆探测数据和环形线圈检测数据利用卡尔曼滤波方法,设计了高速公路路段行程时间预测模型。从高速公路路网角度提出路网行程时间预测方法,结合时间空间两重坐标提出行
4、程时间域穿行法,并利用仿真实例说明方法的优势。本论文的研究依托江苏省交通科学研究计划项目:高速公路联网监控的监控信息平台、监控策略与接口技术研究。关键词:高速公路短时段交通流预测时间序列方法卡尔曼滤波理论BP神经网络RBF神经网络交通流参数行程时间路网行程时间域第i页东南大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,alongwiththerapiddevelopmentoffreewayinourcountry,fieewaymanagementhastofacehighel"requirementandgreatercbeHengethanbefore.1nbepropo
5、seofthisdissertationis,thrmIghthestudyontheimportantproblemoffreewayshort-termtrafficflowprediction,toprovidedamminingserviceforfreewayoperationstatusanalysis,inidentdetectionorprediction,andtrafficcongestionprevention,andprovidethedatabasesforfreewaytrafficcontrolsystemdesignandcontrolstragedyest
6、ablishment.Consideringtheactualityoffreewayinourcountry,theresearchisfocusedOllaspectssuchasmethodsofshort-termtrafficflowprediction,basictrafficflowparameterpredictionandtraveltimeprediction.1.Summeriseollmethodsofshurt-termtrafficflowprediction.Accordingtoresearchstatusathomeandabroad.itismadeac
7、lassificationforallmethodsappliedontrafficflowprediction.Therearethreetypes:onesbasedonmathematicalmodel,othersbasedonnon-mathmaticalmodeIandtheothersbasedoncombinedmodel.Itintroducesthetypicalmethodsforeach魄andc
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