對(duì)高速公路收費(fèi)站流量變化趨勢(shì)的準(zhǔn)確掌握,是交通部門(mén)做出有效管理和及時(shí)實(shí)施管控措施的前提。對(duì)高速公路收費(fèi)站流量進(jìn)行有效預(yù)測(cè),有利于交通出行者進(jìn)行路徑規(guī)劃,交通管理者進(jìn)行交通管制,交通決策者對(duì)收費(fèi)站人員科學(xué)排班以及合理地開(kāi)關(guān)收費(fèi)車道�，F(xiàn)有研究對(duì)高速流量的預(yù)測(cè)大多以斷面為研究對(duì)象,以收費(fèi)站為對(duì)象的研究多數(shù)基于收費(fèi)站流量的時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行,難以應(yīng)對(duì)突發(fā)事件對(duì)交通流量的影響,從而精準(zhǔn)預(yù)測(cè)高速公路收費(fèi)站的交通流量。隨著現(xiàn)代交通信息采集技術(shù)的發(fā)展,高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)的全覆蓋,結(jié)合高速公路收費(fèi)站間的時(shí)空關(guān)系進(jìn)行分析研究,進(jìn)而對(duì)收費(fèi)站流量進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)緩解交通擁堵、實(shí)現(xiàn)路徑選擇、收費(fèi)站資源合理配置具有理論和實(shí)踐意義。論文通過(guò)分析收費(fèi)站流量的時(shí)間相關(guān)性,建立了基于時(shí)間相關(guān)性的流量預(yù)測(cè)模型,通過(guò)分析高速公路收費(fèi)站間流量的時(shí)空關(guān)系,提出了一種考慮車輛時(shí)延性以及離散性的流量轉(zhuǎn)移系數(shù)計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上建立了時(shí)空相關(guān)性與時(shí)間相關(guān)性結(jié)合的收費(fèi)站流量預(yù)測(cè)模型,對(duì)高速公路收費(fèi)站流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要內(nèi)容包括:（1）基于時(shí)間相關(guān)性的收費(fèi)站流量預(yù)測(cè)方法。針對(duì)現(xiàn)有基于時(shí)間相關(guān)性的收費(fèi)站流量預(yù)測(cè)方法多為線性方法,結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單且預(yù)測(cè)精... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：98 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

收費(fèi)站上道流量時(shí)變性示意圖

收費(fèi)站下道流量時(shí)變性示意圖

收費(fèi)站上道流量周相似性示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的福泉高速公路車流量預(yù)測(cè)[J]. 張軍.  公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版). 2018(10)
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[3]基于梯度提升回歸樹(shù)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型[J]. 沈夏炯,張俊濤,韓道軍.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(06)
[4]基于梯度提升回歸樹(shù)的城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)[J]. 龔越,羅小芹,王殿海,楊少輝.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(03)
[5]CS優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路流量預(yù)測(cè)[J]. 康亞男.  公路. 2017(05)
[6]京張高速公路大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析[J]. 曹麥,倪蘋(píng),顧杰.  調(diào)研世界. 2016(12)
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[8]基于粒子群-支持向量機(jī)的時(shí)間序列分類診斷模型[J]. 張濤,張明輝,李清偉,張玥杰.  同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(09)
[9]大數(shù)據(jù)背景下的高速公路流量預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)——基于收費(fèi)站流量數(shù)據(jù)[J]. 孫同心,王世鯤.  中國(guó)公共安全. 2016(17)
[10]改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)及其應(yīng)用[J]. 王振武,孫佳駿,尹成峰.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(12)

碩士論文
[1]高速公路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)算法研究[D]. 宋迪.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[2]城市道路短時(shí)車流量預(yù)測(cè)模型研究[D]. 程政.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[3]高速公路收費(fèi)數(shù)據(jù)車流量校核研究[D]. 王碩.東北石油大學(xué) 2016
[4]高速公路行程時(shí)間可靠性計(jì)算方法研究[D]. 蒲珂慧.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路車流量預(yù)測(cè)研究[D]. 凌智.武漢理工大學(xué) 2014
[6]高速公路交通流混沌特性分析及其在流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 陳帥.重慶大學(xué) 2014
[7]基于支持向量機(jī)的公路車流量數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模型[D]. 王大鵬.哈爾濱工程大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3549220