【摘要】：隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們交通出行的需求不斷上升,機動車數(shù)量與日俱增,傳統(tǒng)的交通技術(shù)和手段已經(jīng)難以解決由此引起的嚴(yán)重交通擁堵問題。智能交通和智慧交通作為一種改善城市交通狀況的有效方式被提出后便受到了廣泛關(guān)注,而交通流的短時預(yù)測是智能交通和智慧交通實現(xiàn)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,因此,如何準(zhǔn)確地預(yù)測交通流己經(jīng)成為學(xué)者們研究的熱點。另一方面,伴隨著國家和城市的綜合實力提升,各大城市以文化交流活動、體育賽事等為代表的大型活動舉辦的日益頻繁。大型活動舉行期間,一般情況下會在有限的空間內(nèi)迅速聚集大量的人流和車流,從而造成周邊地區(qū)的交通擁擠,為城市管理帶來巨大的挑戰(zhàn)。本文以大型活動中的區(qū)域交通流預(yù)測為研究對象,分析持續(xù)型大型活動影響下的區(qū)域交通流特性及其影響因素,重點探討有效的大型活動中區(qū)域交通流預(yù)測方法。本文的研究目的是為行人出行、交通管理規(guī)劃提供指導(dǎo),促進(jìn)解決持續(xù)型大型活動期間的交通擁堵問題。本文的主要研究內(nèi)容如下:1.以大連市燈光音樂噴泉為例,分析持續(xù)型大型活動影響下的區(qū)域交通流特性。在對交通流信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、交通流特性分析后,發(fā)現(xiàn)大型活動影響下的區(qū)域交通具有突增性、周期性、線性相關(guān)性、隨機性和強非線性四個典型特征。突增性表現(xiàn)在活動舉辦前后引起的區(qū)域交通流激增;周期性表現(xiàn)在典型的日周期性變化,同時存在季節(jié)周期變化等;線性相關(guān)性為交通流時間序列之間存在強的線性相關(guān)性;隨機性和強非線性是指具體時刻的交通流同時體現(xiàn)出較強的隨機性和非線性。2.本文分別建立了基于ARIMA模型和BP模型的區(qū)域交通流預(yù)測模型�；跁r間序列的ARIMA在對區(qū)域交通流短時預(yù)測中具有較好的效果,但ARIMA模型本質(zhì)上是一種線性預(yù)測模型,其對強非線性處理能力較弱,具體表現(xiàn)在峰值處的預(yù)測誤差相對較大。理論上BP模型具有逼近任意非線性的能力,但因其對影響因素眾多的情況容易陷入局部最優(yōu)解,反而造成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型對大型活動下的區(qū)域交通流短時預(yù)測效果不好。這說明由于實際交通流的復(fù)雜性,單一的預(yù)測方法難以取得很好的預(yù)測效果。3.提出了一種基于ARIMA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的大型活動中區(qū)域交通流預(yù)測方法。該方法利用不同情況下的交通流時間分布統(tǒng)計模型考慮日周期性和已知因素的影響;然后利用ARIMA模型預(yù)測交通流中的線性成分;再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測交通流中的非線性殘差成分;最后結(jié)合線性成分和非線性成分得到最終的短時交通流預(yù)測量。預(yù)測結(jié)果對比分析可知:基于ARIMA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測準(zhǔn)確性高于各自單獨使用時的準(zhǔn)確性。
【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】：2018
【分類號】：U491.14

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2722857