本文選題：城市道路　切入點(diǎn)：行程時(shí)間預(yù)測(cè)　出處：《西南交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著城市中汽車(chē)保有量的快速增加和城市居民出行的頻繁發(fā)生,城市交通在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮的作用越來(lái)越明顯,與之對(duì)應(yīng)的是環(huán)境污染加劇,交通擁堵、交通事故頻發(fā)。智能交通系統(tǒng)(ITS)被公認(rèn)為處理交通問(wèn)題的最有效方法,行程時(shí)間研究就是其中的關(guān)鍵問(wèn)題,要想對(duì)城市交通進(jìn)行有效的控制和誘導(dǎo),行程時(shí)間是必不可少的因素,同時(shí)為了降低滯后性對(duì)交通管理和誘導(dǎo)的影響,行程時(shí)間預(yù)測(cè)研究一直被廣大學(xué)者不斷探索。研究城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)的相關(guān)理論和方法,可以有效的緩解城市交通擁擠,加快城市現(xiàn)代化建設(shè),對(duì)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有不可替代的意義。為了開(kāi)發(fā)一種簡(jiǎn)單實(shí)用的道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法,論文首先系統(tǒng)的分析、總結(jié)了交通數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的相關(guān)理論,然后以包含交叉口的城市道路為研究對(duì)象,提出了行程時(shí)問(wèn)估計(jì)模型、預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)時(shí)間融合模型。論文基本思路是：運(yùn)用改進(jìn)型的HCM2010建立了道路行程時(shí)間估計(jì)模型,并通過(guò)歷史趨勢(shì)模型和卡爾曼濾波分別建立了城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型,由于各預(yù)測(cè)模型本身都具有其局限性,再加上單源交通數(shù)據(jù)會(huì)因?yàn)闄z測(cè)器本身精度原因影響預(yù)測(cè)值,論文最后根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了行程時(shí)間預(yù)測(cè)值的融合模型；其中,三個(gè)道路行程時(shí)間估計(jì)和預(yù)測(cè)模型的輸出量——行程時(shí)間值都作為融合模型的輸入變量,最終輸出一個(gè)融合后的行程時(shí)間預(yù)測(cè)值。論文最后根據(jù)成都市某路段的道路實(shí)際參數(shù)和交通流數(shù)據(jù),運(yùn)用交通仿真軟件VISSIM4.3對(duì)該路段進(jìn)行仿真,得到相關(guān)交通數(shù)據(jù),帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的融合模型中,得出城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)值,然后與仿真行程時(shí)間進(jìn)行比較。結(jié)果表明,融合模型得出的道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)值誤差絕大部分都在10%以內(nèi),比單預(yù)測(cè)模型精度高,融合模型有效性較好。
[Abstract]:With the rapid increase of vehicle ownership and frequent travel of urban residents, urban traffic plays a more and more important role in its economic development, corresponding to the intensification of environmental pollution and traffic congestion. Intelligent Transportation system (its) is recognized as the most effective way to deal with traffic problems. The study of travel time is one of the key problems. In order to effectively control and guide urban traffic, Travel time is an essential factor, and in order to reduce the impact of lag on traffic management and guidance, the study of travel time prediction has been continuously explored by the majority of scholars. It can effectively alleviate urban traffic congestion, speed up the construction of urban modernization, and has irreplaceable significance for the development of urban social economy. In order to develop a simple and practical method of road travel time prediction, this paper first systematically analyzes, This paper summarizes the relevant theories of traffic data acquisition technology, and then takes the urban roads with intersections as the research object, and puts forward the travel time estimation model. The basic idea of this paper is to use the improved HCM2010 to establish the road travel time estimation model, and to establish the urban road travel time prediction model by using the historical trend model and Kalman filter, respectively. Because each prediction model has its own limitations, and the single source traffic data will affect the prediction value because of the accuracy of the detector itself, the fusion model of the travel time prediction value is constructed according to the neural network model. The output of the three road travel time estimation and prediction models-stroke time values are all taken as the input variables of the fusion model. Finally, a fused travel time prediction value is outputted. Finally, according to the actual road parameters and traffic flow data of a section of Chengdu, the traffic simulation software VISSIM4.3 is used to simulate the road section and obtain the relevant traffic data. In the fusion model constructed by neural network, the prediction value of urban road travel time is obtained, and then compared with the simulation travel time. The results show that the error of road travel time prediction obtained by the fusion model is mostly within 10%. The accuracy of the fusion model is higher than that of the single prediction model, and the validity of the fusion model is better.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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