【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和網(wǎng)約車服務(wù)的出現(xiàn),交通管理者可以收集到大量的網(wǎng)約車行駛軌跡數(shù)據(jù)。車輛軌跡數(shù)據(jù)為交通控制提供了更加豐富的數(shù)據(jù)源。車輛軌跡數(shù)據(jù)是通過對(duì)車輛行駛過程進(jìn)行采樣獲得的采樣點(diǎn)位置、時(shí)間、速度等信息,車輛軌跡數(shù)據(jù)具有范圍大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、成本低的優(yōu)勢(shì)。本文通過對(duì)軌跡數(shù)據(jù)的分析與挖掘,提出了基于車輛軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)交通信號(hào)控制方法,對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行控制子區(qū)劃分并在控制子區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)干線協(xié)調(diào)控制,提高路網(wǎng)的通行效率。主要工作包括:首先,本文分析了軌跡數(shù)據(jù)的時(shí)空特性,對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并得到有效軌跡;采用軌跡點(diǎn)疊加的方式,將交叉口各相位的軌跡點(diǎn)分別累加到同一周期,以軌跡點(diǎn)的速度屬性作為區(qū)分,設(shè)計(jì)了“時(shí)空累加點(diǎn)圖”�；跁r(shí)空累加點(diǎn)圖和交叉口時(shí)距圖,提出了車輛行程時(shí)間、車均停車次數(shù)、車均延誤、交叉口最大排隊(duì)長度和最大排隊(duì)消散時(shí)間的計(jì)算方法。通過對(duì)采樣軌跡點(diǎn)停車位置和停車時(shí)間的分析,確定了交叉口排隊(duì)長度的計(jì)算方法。根據(jù)采樣軌跡在交叉口的到達(dá)狀態(tài)以及速度信息,建立了基于泊松過程的車輛到達(dá)率預(yù)測(cè)模型。其次,本文以車輛軌跡中連續(xù)通過相鄰交叉口的車輛比率作為交叉口的關(guān)聯(lián)度系數(shù),并建立了基于交叉口關(guān)聯(lián)度的控制子區(qū)劃分模型。通過對(duì)軌跡數(shù)據(jù)的分析與建模計(jì)算出相應(yīng)的交通控制參數(shù),以延誤和停車次數(shù)為優(yōu)化目標(biāo),飽和度為約束條件,建立了信號(hào)控制周期優(yōu)化模型�；谂抨�(duì)消散和車輛到達(dá)率的特性,提出了固定協(xié)調(diào)控制和感應(yīng)協(xié)調(diào)控制的綠信比優(yōu)化方法�；趯�(duì)車流排隊(duì)特性的分析,建立了基于排隊(duì)長度的相位差優(yōu)化模型。最后,本文以北京市中關(guān)村西區(qū)大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過對(duì)中關(guān)村西區(qū)56個(gè)交叉口的交通調(diào)查,得到了中關(guān)村西區(qū)路網(wǎng)的渠化現(xiàn)狀、信號(hào)配時(shí)現(xiàn)狀和機(jī)動(dòng)車流量。建立了基于Synchro的實(shí)際路網(wǎng)模型,以通行能力、延誤、停車率、排隊(duì)長度為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)比優(yōu)化方案與現(xiàn)狀方案,結(jié)果表明:該優(yōu)化方法降低了路網(wǎng)內(nèi)的平均延誤和排隊(duì)長度,提高了路網(wǎng)的通行效率。
【圖文】：

課題中軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量是５６個(gè)路口在７個(gè)工作日同一時(shí)間段的所有軌跡逡逑數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)內(nèi)容有車輛ｉｄ號(hào)、時(shí)間戳、位置、速度、載客等信息，其中位置逡逑包括經(jīng)度和緯度。圖２－１為滴滴車輛軌跡數(shù)據(jù)實(shí)例。邐逡逑圖２－１車輛軌跡數(shù)據(jù)圖逡逑６逡逑

圖.~主竿翔盔傀月，，甲主?
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U495

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本文編號(hào)：2698267