高速公路交通流预测及事故预警方法研究

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1、高速公路交通流预测及事故预警方法研究Researchonfreewaytrafficflowpredicationandincidentwarningmethod一级学科：管理科学与工程学科专业：管理科学与工程研究生：吴刚指导教师：马寿峰天津大学管理与经济学部二零一四年五月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均

2、已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日我是爱天大的！！学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘要提高高速公路事故管理水平对于保障国民经济健康发展、人民出行安全舒适、社会生活平安和谐具有重要

3、意义。本文首先从“危机管理”的角度对交通事故管理所涉及的各个阶段进行了分析，提出了高速公路交通事故管理系统的框架结构并对框架各部分功能进行了概述，总结了与各个基本功能部分有关的研究现状，并选择当前研究比较薄弱的“事故事前处理”部分作为本文研究的重点，按交通流预测—交通事故预警—事故提前应对的逻辑层次展开研究，主要研究内容和结果包括：一：交通流短时预测方法和预测系统研究，首先提出了一种基于内聚度指标和遗传算法的状态向量选择算法，在四种不同的情景下对算法的效果进行了验证，证明本文提出的算法能够明显提高非参数回归预测和神经网络预测的精度。随后提出了一种

4、数据驱动的交通流短时预测系统的架构，可以用于大路网、多点位实时预测。实际数据实验和仿真实验都表明本文提出的预测系统能够应对大路网、高数据流量条件下的预测，同时能取得较好的预测效果。二：高速公路事故时空分布规律分析及事故预警算法研究。以津蓟高速的事故数据为基础，对高速公路交通事故时空分布规律进行了分析，发现高速公路上的交通事故与一天中的时段、日期、地点、车型比例和交通流量都有明显的关系，证明了高速公路事故的时空规律性。提出了一种基于模糊推理的高速公路交通事故的预警算法，通过对实时采集的交通流参数进行分析，识别交通流的异常状态，基于天津市实测数据的实

5、验表明，该方法能够比较准确的预测交通事故风险，适合作为管理者决策参考。三：高速公路事故预先应对方法。提出了一种高速公路巡逻车辆的优化调度算法。以车辆路径规划问题为基础，将预测的路段事故风险加入目标函数中，随后设计了一种两阶段的启发式算法进行求解，并在不同高速公路网络状态条件下进行了实验。证明该算法能够提高巡逻车辆对事故路段的覆盖率，提高事故反应时间。综上所述，本文针对高速公路交通事故管理中的“事前处理”阶段展开研究，提出了涵盖交通流预测、事故预警、预警之后的应对处理等阶段的若干方法。基于实际数据和仿真软件的实验表明，本文提出的方法对特定问题能取得

6、较好的效果，具有一定的可行性。关键词：高速公路；事故管理；交通流短时预测；事故预警；车辆调度万方数据ABSTRACTTheimprovementofhighwayincidentmanagementsignificantlyaffectsthehealthydevelopmentofthenationaleconomy,thesafetyandcomfortofpeople’stravelandsocialpeaceandharmony.First,allstagesinvolvedintrafficincidentmanagementarean

7、alyzedfromtheperspectiveof"crisismanagement".Theframeworkstructureofahighwaytrafficincidentmanagementsystemispresentedandthefunctionsofallpartsareoverviewed.Accordingtothesummaryofresearchstatusaboutthefundamentalfunction,the"accidentbeforehandprocessing"ischosenasthefocusoft

8、hispaperduetoitsinsufficientresearch.Thestudyisconductedbasedonthelo