本文選題：計算實驗　切入點：交通需求預(yù)測　出處：《自動化學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：一般來說,用于交通需求預(yù)測的數(shù)學(xué)模型往往缺少對出行個體微觀水平上的異質(zhì)性和可變交通情景的考慮.針對這些問題,本文提出了一種基于計算實驗的公共交通需求預(yù)測方法.該方法主要由交通調(diào)查、基于Agent的人工交通系統(tǒng)(Artificial transportation system,ATS)和計算實驗3部分組成.在出行個體Agent建模中引入BDI(Belief-desire-intention)模型,來推演各出行個體在出行過程中對各交通選擇的決策制定過程.在人工交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,可以設(shè)計并執(zhí)行大量的計算實驗來進(jìn)行交通需求預(yù)測.本文通過基于校車系統(tǒng)的一系列交通調(diào)查和計算實驗驗證了該方法的可行性和優(yōu)越性,并針對各種不同交通情景進(jìn)行了交通分布預(yù)測和交通方式劃分預(yù)測.
[Abstract]:In general, mathematical models used to predict traffic demand often lack consideration of heterogeneity and variable traffic scenarios at the micro level of travel individuals. In this paper, a method of public transportation demand forecasting based on computational experiment is proposed. The method is mainly composed of three parts: traffic survey, artificial transportation system based on Agent and computational experiment. The model of BDI Belief-desire-intension is introduced in the modeling of travel individual Agent. To extrapolate the decision-making process of individual travel to each traffic choice in the travel process. On the basis of the artificial transportation system, A large number of computational experiments can be designed and executed to forecast traffic demand. A series of traffic investigation and calculation experiments based on school bus system have proved the feasibility and superiority of this method. Traffic distribution prediction and traffic mode division prediction are carried out for different traffic scenarios.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動化學(xué)院;華中科技大學(xué)非傳統(tǒng)安全中心;國家教育部圖像處理與智能控制重點實驗室;

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本文編號：1561072