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  本文關(guān)鍵詞：道路交通設(shè)施舒適度評價模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西南交通大學(xué)》 2013年

高速公路主線合理限速值確定方法研究

涂丹  

【摘要】：高速公路是道路網(wǎng)最重要的組成部分,如何實現(xiàn)其高效、安全和舒適功能,一直是社會各界尤其是交通界研究的重要課題。高速公路主線限速值的影響因素眾多,其與道路上的交通量有關(guān)、與交通組成有關(guān)、與道路線形有關(guān)、與氣象條件有關(guān),且這些影響因素多是隨機(jī)的、不可控的,所以限速值的確定方法很難用精確的模型進(jìn)行描述。因此,論文在對限速值影響因素進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)下,提出用智能算法建立交通流限速值模型。 論文結(jié)合了車輛性能、安全性和舒適性等因素,選擇性能適中的車輛為研究對象,保證事故死亡率及舒適度在相應(yīng)允許范圍,采用大中求小的數(shù)學(xué)方法對基準(zhǔn)值進(jìn)行求解。詳細(xì)分析了高速公路主線限速值的影響因素,主要有交通量與交通組成、道路線形、能見度與路面摩擦系數(shù)。其中,能見度與路面摩擦系數(shù)影響因素采用能同時反映能見度和路面摩擦系數(shù)與最大行車速度間關(guān)系的AASHTO停車視距模型。 現(xiàn)有研究直接根據(jù)影響因素的影響程度對基準(zhǔn)限速值加以修正,忽略了影響因素間的相互干擾,導(dǎo)致最終獲得的限速值偏小。論文結(jié)合了模糊邏輯算法能建立語言規(guī)則的特點和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自適應(yīng)能力和自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點,提出了徑向基模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對影響因素的修正值進(jìn)行合理的調(diào)整,用調(diào)整后的修正值對基準(zhǔn)限速值進(jìn)行修正,最終獲得高速公路主線限速值。分別采用了模糊邏輯、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進(jìn)行了高速公路主線限速值確定研究。結(jié)果表明,論文提出的算法是有效的,體現(xiàn)了模糊邏輯算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點,表明了該算法的可行性。 將智能算法應(yīng)用于高速公路主線合理限速值確定方法研究中,使得限速值確定方法不再依賴精確的數(shù)學(xué)模型,增強(qiáng)了魯棒性。該方法有很強(qiáng)的實用價值,可有效增加高速公路通行能力、減少行程時間,進(jìn)而減少事故的發(fā)生,降低駕駛員的駕駛強(qiáng)度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U491.4
【目錄】：

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