現(xiàn)階段,對比普通公路,高速公路的發(fā)展取得了極大的成效,同時帶來了經(jīng)濟效益與社會效益的同步增長,服務(wù)水平也在相應(yīng)程度上提升不少,但高速公路上的交通事件也伴隨著公路通車里程數(shù)的增加日益趨于頻繁,并最終導(dǎo)致眾多交通并發(fā)問題,如運輸效率、交通安全、環(huán)境污染以及能源消耗等問題的攀升。交通事件自動檢測系統(tǒng)隨之應(yīng)運而生,此系統(tǒng)借助分析交通運行的實時參數(shù),從而判斷出交通流的實時運行狀態(tài),同時將檢測器檢測出的信息傳輸給后臺監(jiān)控者,從而使得相關(guān)人員可采取一定措施及時降低交通矛盾,使得事件造成的經(jīng)濟損失最小化。領(lǐng)先的交通管理信息系統(tǒng)CATMIS),其中一個極其重要的組成部分即是交通事件檢測系統(tǒng),其對于整個智能交通系統(tǒng)的安全運行意義重大。事件檢測算法的優(yōu)劣不僅與算法本身有關(guān),與參數(shù)選擇及事件所處的環(huán)境亦密切相關(guān)。本論文基于交通事件的具體特性,將其劃分為兩類事件：常發(fā)性交通事件與偶發(fā)性交通事件,并具體描述了各自對交通流影響的不同。分析交通參數(shù)對事件檢測的具體影響,研究相應(yīng)交通參數(shù)的優(yōu)選方法。對各國學(xué)者已研發(fā)出的經(jīng)典檢測算法進行理論分析后,可知這些算法大都基于國外道路的檢測數(shù)據(jù),其移植性與適應(yīng)性存在缺陷,針對上述... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

云南省髙速公路全圖

技術(shù)路線圖

圖2.2理論上發(fā)生的事件對交通流的影響如上圖2.2所示，當(dāng)一個交通事件發(fā)生在高速公路之上時，將會在其附近顯現(xiàn)出4個不同的交通流區(qū)域。其中，區(qū)域1和區(qū)域4將不會受到交通事件的波及而影響到自身的交通流，從而可以保證自身依然正常運行的狀態(tài)。由于緊鄰事件的上游位置，導(dǎo)致區(qū)域2的交通流變的擁擠，具體表現(xiàn)為交通流的密度高于正常值同時速度卻低于常規(guī)速度。區(qū)域3處于交通事件的下游位置，從而使得交通流變的松散，相應(yīng)的交通流密度低于正常數(shù)值同時相應(yīng)的速度卻高于正常數(shù)值。參照高速公路上的一些交通流參數(shù)的具體變化（例如速度、交通量、占有率或者上述的各種組合），從而可以進行高速公路事件檢測的相關(guān)研究37' 39]。2.2交通事件自動檢測算法為了達到增加交通運輸效率之目的，有必要采用高速公路交通事件檢測系統(tǒng)進行實時檢測

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于Logit模型的城市道路交通事件檢測仿真[J]. 覃頻頻,牙韓高,黃大明.  公路交通科技. 2006(12)
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[10]基于模糊邏輯——徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作系統(tǒng)的交通事件自動檢測算法[J]. 劉偉銘,徐名海.  土木工程學(xué)報. 2004(03)

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測系統(tǒng)研究[D]. 李馳新.蘭州理工大學(xué) 2006
[2]基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測算法[D]. 呂琪.浙江大學(xué) 2003
[3]基于模糊算法的高速公路事件檢測及主線控制系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 王小華.河海大學(xué) 2003
[4]高速公路事件管理研究[D]. 宮子龍.長安大學(xué) 2001



本文編號：3584927