本文選題：高速公路 + 匝道��； 參考：《重慶交通大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：高速公路出入口匝道是高速公路的重要組成部分,是交通事故頻發(fā)地區(qū),但由于其自身的特殊性以及諸多因素的影響,導(dǎo)致匝道發(fā)生交通事故后不僅會(huì)造成人員造成傷亡,還會(huì)嚴(yán)重影響高速公路的行車(chē)暢通。本文運(yùn)用交通沖突技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,綜合考慮行駛車(chē)輛、駕駛員和高速公路線形等因素對(duì)出入口匝道的影響,開(kāi)展高速公路出入口的匝道安全研究。首先,通過(guò)引入交通沖突技術(shù)研究高速公路出入口匝道安全性,對(duì)交通沖突技術(shù)的特點(diǎn)、交通沖突的產(chǎn)生過(guò)程和交通沖突技術(shù)的適應(yīng)范圍進(jìn)行分析。對(duì)出入口匝道交通流特性進(jìn)行了分析,對(duì)不同交通流狀況的特點(diǎn)、運(yùn)行機(jī)理和安全特征進(jìn)行分析。然后,對(duì)影響高速公路出入口匝道的安全性的因素進(jìn)行了分析。主要包括出入口匝道交通流的安全性、駕駛行為的安全性和幾何道路線形以及限速對(duì)高速公路出入口匝道安全性的影響,為之后的安全預(yù)測(cè)模型建立提供指標(biāo)依據(jù)。最后,對(duì)人工神經(jīng)元、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及特點(diǎn)進(jìn)行分析。分析BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),構(gòu)成和學(xué)習(xí)算法,并選取BP網(wǎng)絡(luò)建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路出入口安全性預(yù)測(cè)模型。通過(guò)使用人工調(diào)查為主錄像調(diào)查為輔的調(diào)查方法獲取京津高速牛堡屯收費(fèi)站出入口匝道的交通數(shù)據(jù),并使用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路出入口匝道安全性預(yù)測(cè)模型對(duì)交通沖突進(jìn)行預(yù)測(cè)。將交通沖突數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際交通沖突數(shù)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè)結(jié)果能較好的反映高速公路入口匝道的交通沖突的變化規(guī)律,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路出入口匝道安全性預(yù)測(cè)模型對(duì)高速公路出入口匝道安全性研究具有一定的意義。
[Abstract]:Freeway ramp is an important part of expressway, it is an area with frequent traffic accidents. However, due to its particularity and the influence of many factors, the ramp will not only cause casualties after the traffic accident. It will also seriously affect the smooth running of the highway. In this paper, traffic conflict technology and neural network algorithm are used to study the ramp safety of freeway exit and exit by considering the influence of vehicle, driver and highway alignment on the ramp. Firstly, by introducing traffic conflict technology to study the safety of freeway exit and exit ramp, the characteristics of traffic conflict technology, the process of traffic conflict and the adaptation range of traffic conflict technology are analyzed. The traffic flow characteristics of the ramp are analyzed, and the characteristics, operation mechanism and safety characteristics of different traffic flow conditions are analyzed. Then, the factors influencing the safety of freeway ramp are analyzed. It mainly includes the safety of traffic flow, the safety of driving behavior and geometric road alignment, and the influence of speed limit on the safety of freeway ramp, which provides the index basis for the establishment of safety prediction model. Finally, the artificial neuron, artificial neural network and its characteristics are analyzed. The characteristics, composition and learning algorithm of BP neural network are analyzed, and BP neural network is selected to establish the safety prediction model of expressway entrance and exit based on BP neural network. The traffic data of the entrance and exit ramps of the Beijing-Tianjin High-speed Niupoutun Toll Station were obtained by using the method of manual investigation as the main video survey auxiliary. The traffic conflict prediction model based on BP neural network is used to predict the safety of freeway ramp. By comparing the traffic conflict number with the actual traffic conflict number, it is found that the forecast result can better reflect the change rule of traffic conflict on the freeway ramp. The prediction model of freeway ramp safety based on BP neural network has a certain significance for the study of freeway ramp safety.
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：1852270