發(fā)布時間：2020-04-09 04:29

【摘要】：近年來,隨著我國汽車保有量不斷增長,汽車污染問題受到社會各界的日益關注,我國政府也針對汽車制定了日益嚴格的排放標準。汽車運行工況是汽車燃油消耗、尾氣排放等方面測試的重要組成部分,一直以來備受國內外學者關注。針對我國城市多變的交通環(huán)境,使用單一汽車運行工況不能準確描述我國多城市復雜的汽車運行特性,更無法實現(xiàn)對燃料消耗量、污染物排放等指標進行準確的測試評估。因此,需要根據(jù)本國實際情況,來構建適合我國交通環(huán)境的多種典型汽車運行工況,即選取依據(jù)何種指標或分布,來判斷各個城市歸屬于哪種典型類型的汽車運行工況,并選取構建汽車運行工況的典型城市成為構建我國汽車運行工況的首要工作。現(xiàn)有文獻對該方面研究具有一定的局限性,對選取汽車運行工況典型城市沒有給出具有理論依據(jù)的定量化指標;對于汽車運行速度的預測模型,需要以前一時刻的大量速度數(shù)據(jù)作為模型輸入量,來實現(xiàn)對當前時刻的速度預測,且大多應用于城市局部道路。城市道路交通環(huán)境是由汽車、道路、交叉口等其他部分共同組成的復雜交通環(huán)境,這些組成道路交通環(huán)境的因素以不同方式、不同形式對汽車運行速度產生影響。但究其本質,不管汽車處于怎樣復雜的交通環(huán)境,汽車均是以道路路段為一個個行駛區(qū)間,并在交叉口處根據(jù)交通信號燈,進而對下一時刻汽車運行狀態(tài)進行判斷,即交叉口道路模型是城市交通的重要基本模型。因此,本文提出以城市汽車運行速度概率分布來定量化描述城市汽車運行特征,以道路交叉口模型和道路長度分布模型作為切入點,建立城市汽車運行速度概率分布預測模型。預測模型以城市道路交通環(huán)境參數(shù)作為輸入量,包括道路長度數(shù)據(jù)、停駛車輛百分率、汽車保有量、居民平均出行時間和次數(shù)等參數(shù),來得到預測的城市汽車運行速度概率分布,即可以實現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)采集之前,利用道路交通環(huán)境數(shù)據(jù)得到汽車運行速度概率分布,進而判斷城市屬于的汽車運行工況典型類型。本文主要工作和研究成果總結如下:首先,本文完成了車輛運行數(shù)據(jù)的整合處理和道路數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。車輛運行數(shù)據(jù)為長春市交通部門提供的浮動車數(shù)據(jù),根據(jù)研究需求,選取原始數(shù)據(jù)庫中汽車運行時間、運行速度滿足要求的有效數(shù)據(jù);道路交通環(huán)境數(shù)據(jù)來源于吉林大學車輛運行仿真實驗室建立的長春市中心城區(qū)電子地圖,統(tǒng)計中心城區(qū)的道路數(shù)據(jù)、交叉口數(shù)據(jù)等;查閱文獻,得到汽車保有量、居民出行強度和出行次數(shù)等數(shù)據(jù),計算得到長春市的平均交通密度和阻塞交通密度等參數(shù)值;根據(jù)車輛的經緯度行駛軌跡,將長春市中心城區(qū)劃分為四個區(qū)域集合。然后,構建交叉口路段汽車運行速度模型。以交叉口路段為對象,利用路段長度、車輛加速度、處于怠速狀態(tài)的車輛比例、路段車輛總數(shù)等參數(shù),推導求解單一交叉口路段汽車運行速度模型,然后將模型參數(shù)宏觀平均化,應用到城市整體路網,得到以城市整體交通環(huán)境參數(shù)的交叉口路段汽車運行速度模型。其次,以道路長度數(shù)據(jù)和汽車運行速度數(shù)據(jù)為對象,利用統(tǒng)計推斷的方法擬合求解概率分布模型,并求得相應的擬合參數(shù)。使用評價參數(shù)相似性系數(shù)a_(ab)值來評價不同擬合分布的擬合效果,檢驗擬合模型的正確性。再次,構建城市汽車運行速度概率分布預測模型。分析汽車運行速度概率分布擬合模型中各參數(shù)的表達意義,結合城市道路交通環(huán)境,探究參數(shù)與道路路段長度分布、交叉口汽車運行速度模型之間的聯(lián)系。以區(qū)域為對象,構建以道路交通環(huán)境參數(shù)為輸入量,汽車運行速度概率分布為輸出量的預測模型參數(shù)表達式。然后以區(qū)域預測模型為基礎,得到以城市為對象的汽車運行速度概率分布預測模型。最后,對城市汽車運行速度概率分布預測模型驗證。隨機選取數(shù)據(jù)庫中剩余的20個子數(shù)據(jù)庫,以每5個子數(shù)據(jù)庫為1組,共計4組驗證數(shù)據(jù)。分別對區(qū)域為對象、以城市為對象的汽車運行速度概率分布預測模型進行驗證,使用評價參數(shù)相似性系數(shù)a_(ab)對預測模型進行效果評價。
【圖文】：

的測試工況進行比較。文章選取了包括四個直轄市（北京、上海、重慶和天津個省會城市—（成都和長春）、三個中等規(guī)模的城市（寧波、綿陽和吉林）個小型規(guī)模的城市（九臺和梓潼），共 11 個城市。其中北京、上海、重慶和是中國 GDP 重要組成城市，且北京和上海是中國經濟迅速增長最為重要的地區(qū)；兩個省會城市成都和長春是區(qū)域經濟的發(fā)展重點，且成都是中國東部部經濟發(fā)展的紐帶，長春市是中國汽車工業(yè)的起源地；寧波、綿陽和吉林均中國第一批改革發(fā)展的城市[4]。Huo，Zhang 等人針對中國眾多城市的不同城市規(guī)模和發(fā)展水平，提出需不同城市類型進行汽車污染排放測試，選取了 22 個不同類型的城市。選取市同時包括經濟發(fā)展迅速的地區(qū)和發(fā)展相對緩慢的城市，覆蓋中國國土范圍表了中國不同城市規(guī)模，具體包括北京、上海、天津、重慶四個直轄市城春、烏魯木齊、西安、濟南、昆明、成都、沈陽七個省會城市；吉林、大陽、佛山、珠海、深圳、東莞、荊州、寧波九個中等規(guī)模城市；九臺、梓潼小規(guī)模城市[5]，如圖 1.1。

第二章 長春市車輛運行數(shù)據(jù)和道路數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析本文的模型建立基于城市道路路段長度分布模型、交叉口路段汽車運行速度模型，所以本章分別對使用的車輛運行數(shù)據(jù)、道路環(huán)境數(shù)據(jù)來源和處理進行詳細說明。2.1 長春市車輛運行信息統(tǒng)計分析車輛運行數(shù)據(jù)為吉林省長春市交通部門提供的 GPS 采集數(shù)據(jù)，，數(shù)據(jù)采集時間為 2013 年 3 月至 7 月期間，共計 3181 輛出租車 141 天 24 小時的浮動車運行數(shù)據(jù)�？紤]數(shù)據(jù)容量巨大，txt 格式存儲數(shù)據(jù)具有體積小節(jié)省空間、減少占用內存、存儲簡單方便等優(yōu)點，所以原始數(shù)據(jù)均以 txt 格式進行存儲。原始運行數(shù)據(jù)包括車輛 ID、時間、經緯度以及速度信息等等，圖 2.1 為對原始數(shù)據(jù)分割后的某數(shù)據(jù)庫內容。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U491

【參考文獻】

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本文編號：2620293