【摘要】：高速公路網(wǎng)斷面交通參數(shù)已經(jīng)成為交通管理部門進(jìn)行交通管理、交通預(yù)測和交通規(guī)劃的關(guān)鍵因素。如何獲得更準(zhǔn)確和更廣泛的斷面交通參數(shù)信息成為交通信息采集技術(shù)的重要研究方向。傳統(tǒng)的斷面交通參數(shù)信息主要由固定式車檢器采集獲得，車檢器通常布設(shè)在一些重要路段上，無法提供路網(wǎng)中全面的斷面交通信息。基于路網(wǎng)海量起訖信息估計斷面交通參數(shù)，是一種新的交通信息采集方式，這種方法無需配置大量昂貴的設(shè)備，可應(yīng)用現(xiàn)有的路網(wǎng)數(shù)據(jù)，覆蓋整個路網(wǎng)，獲取準(zhǔn)確而全面的后驗高速公路斷面交通參數(shù)信息。 論文介紹了基于收費數(shù)據(jù)計算路網(wǎng)中車輛的OD行駛信息的方法，并且以O(shè)racle數(shù)據(jù)庫作為平臺，Visual C++編程訪問Oracle數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了高速公路網(wǎng)中車輛OD信息的計算。論文提出的車輛分型量化精度高，車型劃分粒度小，以車輛OD信息表為基礎(chǔ)，判斷車輛的車型、行駛路徑和速度等信息，計算出了陜西省路網(wǎng)中所有相鄰收費站間的斷面交通量、車輛速度和占有率三個交通參數(shù)。 論文采用逐層逼近的方法，從1個月的時間周期開始，不斷縮小交通參數(shù)觀察時間周期，在Visual C++平臺上編程實現(xiàn)了基于收費數(shù)據(jù)對不同時間精度下的交通量和占有率的計算。并以車檢器檢測交通量作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對不同時間周期下交通量進(jìn)行誤差估計，得到基于收費數(shù)據(jù)估計交通量的時間精確度。對得到的斷面交通量和占有率結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果顯示基于收費數(shù)據(jù)估計的交通參數(shù)結(jié)果和實際交通流特征相符，有較好的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。 結(jié)合收費數(shù)據(jù)和車檢器數(shù)據(jù)對斷面交通量進(jìn)行估計是本文的一大特色。論文建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時以斷面1小時基于OD收費數(shù)據(jù)計算的交通量作為的輸入，以車檢器檢測交通量作為輸出，在Matlab平臺上編程實現(xiàn)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正交通參數(shù)算法的仿真實驗，并對比校正前后斷面交通量的平均相對誤差，證明了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通量校正算法效果良好。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U491.112;U495

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：2560718