本文選題：高速公路 + 交通流量預測��； 參考：《中國科學院大學（工程管理與信息技術學院）》2014年碩士論文

【摘要】：交通流量預測是高速公路投資建設者分析項目未來收益的關鍵指標之一,本文利用已建重慶滬渝高速公路的收費站業(yè)務數(shù)據,建立交通流量數(shù)據庫,通過科學合理的數(shù)據挖掘算法,設計出基于數(shù)據挖掘技術的交通流量預測系統(tǒng),以便為重慶涪豐石高速公路項目的投資建設、運營管理提供重要判斷依據。 本文首先介紹了課題研究的背景和國內外研究現(xiàn)狀；其次說明了擬建高速公路交通流量預測系統(tǒng)開發(fā)涉及的核心理論——數(shù)據挖掘技術,并介紹了目前常用的智能交通軟件；然后通過用例圖詳細描述了用戶的需求,同時根據用戶需求討論了系統(tǒng)數(shù)據庫的設計方案；以此為基礎,本文給出了擬建高速公路交通流量預測系統(tǒng)的詳細設計和實現(xiàn)過程,并且對系統(tǒng)的應用驗證進行了展示,最后作者給出了系統(tǒng)運行結果與四階段法預測結果、以及涪豐石高速公路實際交通流量的比較分析結論。本文工作取得的成果主要包括兩個方面：第一,開發(fā)了基于B/S (Browser/Server,瀏覽器/服務器模式)三層體系結構的交通流量預測系統(tǒng),該系統(tǒng)包括了數(shù)據管理、數(shù)據挖掘和系統(tǒng)維護功能；第二,采取了數(shù)據挖掘技術對已建高速公路收費站業(yè)務數(shù)據進行了分析,構建例如決策樹及時間序列算法,系統(tǒng)通過數(shù)據挖掘分析可以根據現(xiàn)有收費站的交通流量信息預測出擬建高速公路的交通流量。 本文討論的擬建高速公路交通流量預測系統(tǒng),可以為高速公路投資者設計合理的工程方案、測算前景交通流量、估算建造和運營成本提供依據,也將為國內高速公路業(yè)主和管理者提供有針對性的輔助管理以及決策上的相關技術幫助,并最終提高企業(yè)的投資收益。
[Abstract]:Traffic flow forecasting is one of the key indexes for highway investors to analyze the future income of the project. In this paper, the traffic flow database is established by using the service data of the toll station of the established Chongqing Shanghai-Chongqing Expressway. Through scientific and reasonable data mining algorithm, a traffic flow forecasting system based on data mining technology is designed in order to provide an important judgment basis for the investment construction and operation management of Fufeng expressway project in Chongqing. In this paper, the background of the research and the current situation of the research at home and abroad are introduced, secondly, the data mining technology which is involved in the development of the proposed expressway traffic flow forecasting system is described, and the commonly used intelligent transportation software is also introduced. Then, the user's requirements are described in detail by use case diagram, and the design scheme of the system database is discussed according to the user's demand. Based on this, the detailed design and implementation process of the proposed expressway traffic flow forecasting system are given. Finally, the author gives the results of the system operation and the prediction results of the four-stage method, as well as the conclusion of comparison and analysis of the actual traffic flow of Fufengshi Expressway. The main achievements of this paper include two aspects: first, a three-tier traffic flow forecasting system based on B / S browser / Server (browser / Server) architecture is developed, which includes data management, data mining and system maintenance functions; Secondly, the data mining technology is adopted to analyze the service data of the toll collection station, such as decision tree and time series algorithm. The system can predict the traffic flow of the proposed highway according to the traffic flow information of the existing toll stations through data mining analysis. The proposed highway traffic flow forecasting system discussed in this paper can provide the basis for highway investors to design reasonable project plan, calculate the foreground traffic flow, estimate the construction and operation cost. It will also provide domestic expressway owners and managers with targeted auxiliary management and relevant technical assistance in decision-making, and ultimately improve the investment returns of enterprises.
【學位授予單位】：中國科學院大學（工程管理與信息技術學院）
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U491.14

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 王煒,張桂紅;城市道路路阻函數(shù)研究[J];重慶交通學院學報;1992年03期

2 向前忠;;生長曲線模型在高速公路誘增交通量預測中的應用[J];公路交通技術;2007年02期

3 戴施華;周欣榮;;Kalman濾波理論在短時交通預測上的應用[J];哈爾濱商業(yè)大學學報(自然科學版);2005年06期

4 蔣嶸;基于形態(tài)表示的時間序列相似性搜索[J];計算機研究與發(fā)展;2000年05期

5 陳哲,馮天瑾,張海燕;基于小波神經網絡的混沌時間序列分析與相空間重構[J];計算機研究與發(fā)展;2001年05期

6 王炎;王華;;基于BP-NN和遺傳算法的高速公路交通量預測[J];計算機工程與應用;2006年04期

7 張志華,鄭南寧,鄭海兵;徑向基函數(shù)(RBF)神經網絡的一種極大熵學習算法[J];計算機學報;2001年05期

8 劉偉;崔俊勝;;兩種典型交通出行分布方法的比較[J];山東交通科技;2006年03期

9 陳蔭三;李彬;肖潤謀;;2010年中國高速公路網運輸狀態(tài)[J];交通運輸工程學報;2011年06期

10 姚亞夫;曹鋒;;基于ARIMA的交通流量短時預測[J];交通科技與經濟;2006年03期

相關博士學位論文 前1條

1 張冬青;非線性非高斯時間序列預測研究[D];南京航空航天大學;2008年

，

本文編號：1865039