發(fā)布時(shí)間：2018-11-18 20:46

【摘要】：城市的快速發(fā)展吸引了越來(lái)越多的交通流,由此帶來(lái)的交通擁堵問(wèn)題卻成為制約城市發(fā)展的一個(gè)瓶頸,這是許多城市在面臨和亟待解決的問(wèn)題。各地一方面通過(guò)增加道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來(lái)緩解交通問(wèn)題,另一方面結(jié)合智能交通系統(tǒng)共同治理?yè)矶?而結(jié)合智能交通系統(tǒng)治理交通擁堵已成為抓緩堵、保暢通、惠民生的重要方法和發(fā)展趨勢(shì)。交通擁堵預(yù)測(cè)作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,是緩解城市交通擁堵的有效措施。論文在系統(tǒng)分析交通擁堵概念、分類及量化標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,針對(duì)目前基于交通流參數(shù)對(duì)城市道路進(jìn)行交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的不足,選取了交通流、駕駛員感受及微觀駕駛行為三個(gè)方面的指標(biāo),運(yùn)用自回歸移動(dòng)平均法(ARIMA)、二次指數(shù)平滑法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè);基于多模型融合技術(shù)建立了組合預(yù)測(cè)模型,并對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),檢驗(yàn)其預(yù)測(cè)精度,驗(yàn)證了綜合預(yù)測(cè)方法的可行性及有效性。基于城市主干路樣本數(shù)據(jù),運(yùn)用層次分析法及K—均值聚類分析法建立了交通狀態(tài)綜合判別算法,將實(shí)際的交通狀態(tài)分類,標(biāo)記為順暢、正常、輕度擁擠、重度擁堵四個(gè)等級(jí)。并用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行交通狀態(tài)判別,驗(yàn)證了判別方法的合理性及可靠性。針對(duì)日益嚴(yán)重的城市交通擁堵,從宏觀策略上及基于預(yù)測(cè)的交通狀態(tài)探討了緩解城市交通擁堵問(wèn)題的思路。論文嘗試從交通流,駕駛員感受及微觀駕駛行為三方面的參數(shù)建立城市道路交通擁堵綜合預(yù)測(cè)及判別方法,對(duì)研究城市道路交通擁堵預(yù)測(cè)具有一定借鑒意義。
[Abstract]:The rapid development of the city attracts more and more traffic flow, but the traffic congestion becomes a bottleneck that restricts the development of the city, which is the problem that many cities are facing and need to be solved urgently. On the one hand, by increasing the construction of road infrastructure to alleviate traffic problems, on the other hand, by combining with the Intelligent Transportation system (its), the localities have jointly managed congestion, while the combination of the Intelligent Transportation system (its) has become a way to slow down traffic congestion and keep it unblocked. The important method and development trend of benefiting the people. Traffic congestion prediction, as an important part of intelligent transportation system, is an effective measure to alleviate urban traffic congestion. Based on the systematic analysis of the concept, classification and quantification of traffic congestion, the paper selects traffic flow, aiming at the deficiency of traffic state prediction based on traffic flow parameters. Using the autoregressive moving average (ARIMA),) quadratic exponential smoothing method and BP neural network to predict the selected indexes. The combined prediction model is established based on multi-model fusion technique. The prediction accuracy of each index is tested and the feasibility and effectiveness of the comprehensive prediction method are verified. Based on the sample data of urban trunk roads, a comprehensive discrimination algorithm of traffic state is established by using AHP and K-means clustering analysis. The actual traffic states are classified as smooth, normal, mildly congested, and severely congested. The rationality and reliability of the discriminant method are verified by using the prediction data to distinguish the traffic state. In view of the increasingly serious urban traffic congestion, this paper discusses the ways to alleviate the problem of urban traffic congestion from the macro strategy and the traffic state based on forecast. This paper attempts to establish a comprehensive prediction and discrimination method of urban road traffic congestion from three aspects of traffic flow, driver's feeling and micro driving behavior, which has certain reference significance for studying urban road traffic congestion prediction.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U491.265

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本文編號(hào)：2341173