本文關(guān)鍵詞：基于聚類WNN-ARIMA的短時交通流預(yù)測研究與應(yīng)用

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【摘要】：近年來,由于國家GDP的快速增長、國民可支配收入的快速增加,以及城市化進程的快速推進,城市的機動車輛的保有量與日俱增,作為承載社會經(jīng)濟活動的基礎(chǔ)設(shè)施,在給人們的生活帶來了極大的方便的同時,但是其造成的能源消耗、城市交通擁堵、環(huán)境污染、機動車交通安全等問題卻日益突出,并已成為制約我國交通運輸業(yè)的可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。傳統(tǒng)的交通信號控制方法包括定周期控制方法和感應(yīng)控制方法以及多階段控制方法等已不適應(yīng)當(dāng)今的大城市的交通系統(tǒng)并且也無法有效解決上訴問題。智能交通系統(tǒng)(ITS, Intelligent Transportation System)在理論上可行并有望解決上訴問題。智能交通系統(tǒng)(ITS)是通過新的信息融合技術(shù)構(gòu)建交通控制系統(tǒng)來減少道路交叉口等擁堵、減少資源消耗和降低環(huán)境污染等問題的。在ITS中,交通流狀態(tài)信息的預(yù)測是非常重要的一部分,其不僅僅在先進的出行者信息系統(tǒng)(ATIS, Advanced Traveler Information Systems)中發(fā)揮著極其重要的作用,其對交通控制系統(tǒng)的有效控制也起到的極好的優(yōu)化作用。城市道路交通系統(tǒng)是一個時刻變化著的復(fù)雜系統(tǒng),其狀態(tài)極難預(yù)先知道且沒有直觀的規(guī)律可循,短時交通流流量的預(yù)測問題處理的好與壞直接關(guān)系到智能交通系統(tǒng)的試驗效果,其中非常重要的一部分為短時交通流流量的預(yù)測問題。及時準確的短時交通流的狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測信息將更有力的保障道路的暢通和交通系統(tǒng)的高效運行。本文將對當(dāng)前短時交通流預(yù)測模型的應(yīng)用中所表現(xiàn)出的精度相對較低、收斂較慢以及性能的穩(wěn)定性等問題,在對短時交通流特性和預(yù)測問題研究的基礎(chǔ)上,并提出了通過聚類分析技術(shù)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和時間序列模型ARIMA改進的一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動的短時交通流預(yù)測模型,并通過短時交通流預(yù)測模型對教研室現(xiàn)有交通控制系統(tǒng)模型進行優(yōu)化和改進。本文的主要貢獻有以下方面：第一,本文在對研究最近的交通流狀態(tài)信息預(yù)測模型研究的基礎(chǔ)上,分析了不同交通環(huán)境下交通流量表現(xiàn)出的基本的狀態(tài)參數(shù)及其相關(guān)特性,并結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對交通流進行了預(yù)處理一修復(fù)錯誤數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù),消除數(shù)據(jù)缺陷對預(yù)測模型的預(yù)測精確度的影響。第二,結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自回歸積分滑動平均模型模型和聚類分析技術(shù),集合各模型的優(yōu)缺點提出了改進后的交通流預(yù)測算法,稱作基于聚類WNN—ARIMA的短時交通流流量預(yù)測模型方法,最后通過開放交通數(shù)據(jù)庫PeMS和VISSIM對模型仿真實驗,仿真試驗結(jié)果表明,本文提出的短時交通流算法具有更好的穩(wěn)定性和更高的預(yù)測精度。第三,基于本文提出的短時交通流流量預(yù)測算法對現(xiàn)有的自適應(yīng)交通信號控制系統(tǒng)進行改進優(yōu)化,針對大連市19個交叉口的交通路網(wǎng),利用VISSIM交通系統(tǒng)微觀仿真平臺對改進后的自適應(yīng)交通信號控制系統(tǒng)進行仿真實驗,VISSIM平臺仿真實驗結(jié)果表明改進后交通信號控制系統(tǒng)可有效的提高本教研室已研發(fā)的自適應(yīng)交通信號控制系統(tǒng)的性能。
【關(guān)鍵詞】：短時交通流預(yù)測 聚類分析 WNN-ARIMA 交通信號控制
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.14;TP183
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 短時交通流預(yù)測研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 智能交通系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)13-16
• 1.3.1 論文研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 2 交通流預(yù)測方法研究16-22
• 2.1 交通流預(yù)測研究方法16-18
• 2.1.1 研究內(nèi)容16
• 2.1.2 交通流預(yù)測流程16-17
• 2.1.3 交通流預(yù)測模型分類17-18
• 2.2 短時交通流預(yù)測相關(guān)理論18-19
• 2.2.1 短時交通流預(yù)測概念18
• 2.2.2 短時交通流特性分析18-19
• 2.3 短時交通流預(yù)測模型19-20
• 2.3.1 短時交通流預(yù)測模型建立原則19
• 2.3.2 短時交通流預(yù)測評價指標19-20
• 2.4 交通流數(shù)據(jù)的獲取和預(yù)處理20-21
• 2.4.1 交通流數(shù)據(jù)的獲取20-21
• 2.4.2 交通流數(shù)據(jù)的預(yù)處理21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 3 基于聚類WNN-ARIMA的短時交通流預(yù)測模型22-34
• 3.1 聚類分析基礎(chǔ)22-23
• 3.1.1 聚類分析概述22
• 3.1.2 相似性度量22
• 3.1.3 聚類分析在交通流時間序列中的應(yīng)用22-23
• 3.2 小波網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)23-31
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述23-25
• 3.2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-31
• 3.3 ARIMA模型31
• 3.4 基于聚類WNN-ARIMA模型的短時交通流預(yù)測31-33
• 3.4.1 交通流預(yù)測基礎(chǔ)31-32
• 3.4.2 基于聚類WNN-ARIMA的短時交通流預(yù)測模型的設(shè)計實現(xiàn)32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 4 基于短時交通流預(yù)測模型的交通信號控制系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計34-47
• 4.1 交通控制系統(tǒng)概述34-36
• 4.2 交通控制系統(tǒng)架構(gòu)36-38
• 4.2.1 交通控制系統(tǒng)的物理架構(gòu)36-37
• 4.2.2 交通控制系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)37-38
• 4.338-46
• 4.3.1 路口交通流預(yù)測模塊38-39
• 4.3.2 路口信號控制模塊39-46
• 4.3.3 基于短時交通流預(yù)測模型的交通信號控制系統(tǒng)圖示46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 5 實驗及結(jié)果分析47-56
• 5.1 短時交通流預(yù)測實驗設(shè)計與結(jié)果分析47-51
• 5.1.1 仿真實驗設(shè)計47
• 5.1.2 結(jié)果分析47-51
• 5.2 交通信號控制系統(tǒng)實驗設(shè)計與結(jié)果分析51-55
• 5.2.1 仿真實驗平臺介紹與設(shè)計51-54
• 5.2.2 結(jié)果分析54-55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況62-63
• 致謝63-64

【參考文獻】

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本文編號：571193