智能化城市交通诱导信息系统研究

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1、分类号:TP31910710-2012524008专业硕士学位论文智能化城市交通诱导信息系统研究温静导师姓名职称张绍阳教授专业学位类别工程硕士申请学位类别硕士及领域名称计算机技术论文提交日期2015年4月28日论文答辩日期2015年6月13日学位授予单位长安大学ResearchoninformationsystemsofintelligenturbantrafficguidanceAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WenJingSupervisor：Prof.ZhangShaoyangCha

2、ng’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研宄工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：47^(年6月J曰论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直

3、接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定）摘要城市交通诱导系统作为智慧交通中一个重要的子系统，对于疏导交通发挥着非常重要的作用。在早晚高峰时段，虽然道路资源有限，但并不是所有的道路都处在拥堵的状态。诱导系统的目的就是为了诱导车流在路网中的行驶路线，均衡车流在路网中的分布。文章首先介绍了诱导系统的背景及意义，分析了国内外诱导系统的研究现状及各自的优缺点。在此基础上，结合客户的需求，提出了诱导系统的业务功能及系统框架。其次深入研究了交通流的基础理论知识，对交通流三要素之间的相互关系进行了细致的分析。并通过Mat

4、Lab软件对大量的采集数据进行了验证,对三要素之间的关系进行了拟合。根据拟合结果，采集数据符合三要素之间的关系。然后研究了短时交通流预测算法，在分析对比各个交通流预测算法之后，采用BP神经网络模型预测短时流量，BP神经网络具有相互连接的网络结构，能够预测复杂的非线性问题。但是BP神经网络在进行模型训练时，很容易陷入局部最小值，所以本文采用遗传算法对神经网络进行优化，实现了全局最小值的效果。研究了道路状态识别算法，文章通过速度和交通流量两个交通参数的加权值来计算交通状态值，然后设置拥堵阈值和畅通阈值，如果交通状态值小于畅通阈值，则说明道路畅通，如果交

5、通状态值大于拥堵阈值，则说明道路拥堵，介于两者之间则说明道路处于缓慢状态。最后，对本文的城市交通信息系统进行总结，对未来城市交通信息系统的发展趋势进行了展望。关键词：城市交通诱导系统，BP神经网络，遗传算法IAbstractAsanimportantsubsystemintheintelligenttransportation,theguidancesystemofurbantrafficplaysaveryimportantroleinfacilitatingthetraffic.Intherushhourinthemorningandeveni

6、ng,althoughtheroadresourcesarelimited,notalltheroadsareinastateofcongestion.Thepurposeoftheguidancesystemistoinducetrafficroutesinthenetwork,balancingthedistributionoftrafficflowsintheroadnetwork.Inthispaper,firstlythebackgroundandsignificanceoftheguidancesystemisintroduced,th

7、eresearchsituationofguidancesystemsathomeandabroadandtheirrespectiveadvantagesanddisadvantagesareanalyzed.Onthisbasis,businessfunctionsandthesystemframeworkofthisguidancesystemisputforwardcombinedwithcustomerdemands.Secondly,thebasictheoryknowledgeofthetrafficflowisdeeplystudi

8、edandtheinterrelationbetweenthreeelementsofthetrafficflowisan