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城市快速路交通擁堵機理及狀態(tài)判別理論與方法研究

發(fā)布時間:2020-05-02 20:52
【摘要】:快速路連接城市的各個區(qū)域,提供長距離快速交通服務,已經(jīng)成為支撐城市交通系統(tǒng)正常運行的關(guān)鍵。然而,與日俱增的交通壓力導致相當比例的短距離出行需求不斷向快速路傾斜,快速路不快已經(jīng)成為眾所周知的事實。一旦出現(xiàn)交通擁堵,相對封閉的道路結(jié)構(gòu)往往不利于擁堵的控制和疏導,進行快速路擁堵機理和交通狀態(tài)的判別研究迫在眉睫。如何快速判別交通運行狀態(tài),揭示擁堵傳播的內(nèi)部機理,準確預測交通狀態(tài)的發(fā)展趨勢,是實施快速路交通控制和管理的重點和難點,也是解決城市交通問題的重要環(huán)節(jié)。因此,立足于為交通管理提供信息服務,論文從快速路交通存在的實際問題出發(fā),開展交通擁堵傳播機理、交通狀態(tài)判別、交通流預測及浮動車數(shù)據(jù)處理等相關(guān)問題的理論與方法研究。基于交通流量守恒定律,對常發(fā)性擁堵和偶發(fā)性擁堵的瓶頸交通流進行同質(zhì)抽象,結(jié)合尖點突變理論平衡曲面方程,建立擁堵臨界傳播速度方程,在考慮關(guān)鍵影響因素的前提下,對擁堵的傳播速度、持續(xù)時間和影響范圍等參數(shù)進行量化,提出快速路擁堵傳播機理模型,并通過兩種交通條件下的仿真對所提模型進行驗證,當快速路出現(xiàn)交通擁堵時,根據(jù)瓶頸處和擁堵臨界面的流量差計算出擁堵傳播的相關(guān)參數(shù),進而采取及時有效的交通控制。以實現(xiàn)交通狀態(tài)準確判別為目標,一方面,基于交通流演化過程的突變特性,將交通流三參數(shù)的空間分布和尖點平衡曲面進行聯(lián)合分析,確定交通流運行的最佳控制點,并據(jù)此提取出交通狀態(tài)的邊界;另一方面,利用聚類算法,從數(shù)據(jù)的角度分析交通流特征,提出改進的半監(jiān)督K-Means算法實現(xiàn)交通狀態(tài)的準確聚類,證明三相交通流理論與實測數(shù)據(jù)的高度一致性;基于此,定義交通狀態(tài)指數(shù),根據(jù)交通流速度數(shù)據(jù)實現(xiàn)交通狀態(tài)判定。圍繞城市快速路交通流預測問題,從路段、快速路、區(qū)域快速路網(wǎng)三個層面展開研究。針對快速路段,建立宏觀交通流狀態(tài)空間模型,提出改進的抗差UKF算法,根據(jù)觀測協(xié)方差矩陣自適應選擇抗差策略,實現(xiàn)快速路段的交通流狀態(tài)估計;針對長距離快速路,首先對浮動車數(shù)據(jù)存在的異常和缺失問題展開研究,提出異常數(shù)據(jù)檢測算法和缺失數(shù)據(jù)修復算法,為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支撐;其次,在掌握交通流周期性和隨機性的前提下,提出基于交通流特性的多尺度混合預測算法,并利用修復后的浮動車速度數(shù)據(jù)進行實驗,實現(xiàn)了快速路交通流的準確預測和交通狀態(tài)的實時判別;針對區(qū)域快速路網(wǎng),基于深度學習的理論框架,從數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)重構(gòu)、交通流特性等角度進行優(yōu)化,提出基于LSTM-RNN的路網(wǎng)交通流預測模型,保證周期性交通流的穩(wěn)定復現(xiàn),同時放大交通流的隨機波動特性,同樣利用修復后的浮動車數(shù)據(jù)完成模型驗證,研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型結(jié)構(gòu)的改進有助于在提高預測精度的同時減少模型的訓練時間,提高算法的實用性。論文從城市快速路的實際交通問題出發(fā),完成了擁堵傳播機理模型、交通狀態(tài)判別、交通流預測模型搭建和數(shù)據(jù)處理及驗證四個環(huán)節(jié)的研究,同時從提高模型和算法的實用性和適用范圍等方面提出了展望,以期能夠為城市快速路交通管理提供可靠的理論和技術(shù)支撐。
【圖文】:

交通流,時空分布,曲面,車道


圖 4-3 突變平衡曲面交通流時空分布4.1.2 快速路交通狀態(tài)演化本節(jié)研究采用的實測數(shù)據(jù)樣本如表 4-1 所示關(guān)算法獲取“車速-車頭間距”數(shù)據(jù)[129][130],拍攝地交通流特征,兩個樣本的數(shù)據(jù)持續(xù)時間涵蓋工作的天氣條件一致,不存在環(huán)境因素造成的數(shù)據(jù)誤1) 樣本 1 為雙向 6 車道,數(shù)據(jù)采集地點是內(nèi)環(huán)為雙向 8 車道,采集地點位于延安高架與南2) 樣本 1 中路段靠近雙向隔離欄的內(nèi)側(cè)車道為道的車流對內(nèi)側(cè)車道的影響最小,故選擇 3近雙向隔離欄的內(nèi)側(cè)車道為 4 車道,3、2、

流量分布,交通流參數(shù),尖點突變


44圖 4-5 基于尖點突變的交通流參數(shù)分布流消散演化 J→S→F速度突變使得交通流從自由流到阻塞流的演化過程在較短的時間內(nèi)完成,即布區(qū)域較窄。然而,交通流的消散過程要耗費較長的時間。以樣本 2 為例,是交通擁堵出現(xiàn)之后,流量與占有率的分布變化,,圖 a-e 分別是每個時段(30 的流量-占有率分布關(guān)系,從 a 到 c,擁堵進一步惡化,流量幾乎全部分布在 c 所示時段最為嚴重,平均流量降至約 1500pcu/h,從圖 d 到圖 e,擁堵開始流恢復正常,平均流量恢復至 1800pcu/h。圖 f 所示是將全部時段的流量分布進行疊加之后的結(jié)果,與圖 4-1 所示的交
【學位授予單位】:華南理工大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:U491.265

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本文編號:2647472

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