本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)行程時間預(yù)測模型的公交優(yōu)先控制研究

  更多相關(guān)文章： 公交優(yōu)先 行程時間預(yù)測 信號控制 人總延誤

【摘要】：隨著我國經(jīng)濟持續(xù)增長,城市規(guī)模和人口規(guī)模不斷擴大,居民汽車保有量大幅增加。道路越來越寬,交叉口越來越復(fù)雜,但基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的速度還是趕不上交通發(fā)展的步伐。城市交通供給與居民的出行需求矛盾突出,擁堵嚴重。然而,由于城市道路經(jīng)多年反復(fù)規(guī)劃使用,在空間上已無太大拓寬潛力。緩解交通問題需要利用有限的空間發(fā)揮最大的運能,公交是解決交通問題的有效方法之一。同時,信息技術(shù)發(fā)展日趨成熟,通過技術(shù)手段可以得到豐富的交通信息,將其應(yīng)用在公交控制系統(tǒng)中達到更好的控制效果�，F(xiàn)實中,大多數(shù)公交車輛與其他社會車輛共用道路,處在時刻變化的交通系統(tǒng)中,只有采集動態(tài)車輛信息,更準確的預(yù)測公交行程時間,才能制定更優(yōu)的公交控制方法,把對其他社會車輛的影響降到最低。另一方面,公交在交叉口的延誤遠大于在路程上的延誤,本文以減少公交在交叉口的人總延誤為目標,建立基于行程時間預(yù)測的公交優(yōu)先控制方法,主要研究內(nèi)容有以下幾部分:首先,論文對公交行程時間和公交優(yōu)先控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分別進行了綜述,在此基礎(chǔ)上,介紹了公交優(yōu)先的概念和內(nèi)涵以及實施公交優(yōu)先的好處。詳細闡述了公交優(yōu)先的類別和三種主要方法:主動優(yōu)先、被動優(yōu)先和實時優(yōu)先。分析了優(yōu)先控制方法的原理和適用條件。其次,論文分析了公交優(yōu)先控制需要采集三方面的信息:公交車輛運營信息、其他社會車輛信息和乘客信息。比較信息采集各種方法的原理及其優(yōu)缺點,建立信息采集與處理的系統(tǒng)框架。重點提出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交行程時間預(yù)測模型,并用實例驗證模型,結(jié)果表示該模型預(yù)測公交行程時間的精確度較高,能夠用在公交優(yōu)先控制的行程時間預(yù)測環(huán)節(jié)。再次,論文在公交優(yōu)先控制的三種優(yōu)先控制方法基礎(chǔ)上,對各方法造成的交叉口人總延誤進行計算,以交叉口人總延誤為評價指標,建立效益目標。對策略方案下的配時參數(shù)進行研究,確保優(yōu)先控制方案能使交叉口獲得總體效益最優(yōu)。最后,論文以重慶某交叉口為實驗對象,利用采集到的現(xiàn)實數(shù)據(jù)預(yù)測公交行程時間后,將公交優(yōu)先控制策略下的交叉口的運行效益與原始配時效益作比較,優(yōu)先控制策略的人總延誤更小。證實了RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更準確的預(yù)測公交行程時間,同時,基于行程時間預(yù)測的公交優(yōu)先控制模型能提高公交在交叉口的運行效率,優(yōu)化交叉口的人總延誤。
【關(guān)鍵詞】：公交優(yōu)先 行程時間預(yù)測 信號控制 人總延誤
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.17
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題研究目的和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線15-17
• 第二章 公交優(yōu)先概述17-23
• 2.1 公交優(yōu)先概念17-19
• 2.1.1 公交優(yōu)先的定義17
• 2.1.2 公交優(yōu)先的內(nèi)涵17-18
• 2.1.3 公交優(yōu)先的優(yōu)點18-19
• 2.2 公交優(yōu)先策略分類19
• 2.3 公交優(yōu)先方式19-22
• 2.3.1 被動優(yōu)先19-21
• 2.3.2 主動優(yōu)先21-22
• 2.3.3 實時優(yōu)先22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 公交運行數(shù)據(jù)的采集與處理23-33
• 3.1 車輛信息采集技術(shù)23-26
• 3.1.1 車輛信息需求分析23-24
• 3.1.2 車輛信息采集技術(shù)24-26
• 3.2 乘客信息采集技術(shù)26-29
• 3.2.1 乘客信息需求分析26-27
• 3.2.2 典型客流信息采集方法27-29
• 3.3 信息處理系統(tǒng)29-30
• 3.4 信息采集與處理的框架體系30-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交行程時間預(yù)測33-41
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇33-35
• 4.2 公交行程時間影響因素分析35-38
• 4.3 實例分析38-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 基于行程時間預(yù)測的主動優(yōu)先控制策略41-58
• 5.1 基于公交行程時間預(yù)測的主動策略41-43
• 5.1.1 綠燈時間延長策略41-42
• 5.1.2 綠燈提前啟亮策略42
• 5.1.3 相位插入策略42-43
• 5.2 公交優(yōu)先控制目標函數(shù)及延誤分析43-51
• 5.2.1 目標函數(shù)43-44
• 5.2.2 綠燈延長策略延誤分析44-48
• 5.2.3 綠燈提前啟亮策略延誤分析48-51
• 5.2.4 相位插入策略延誤分析51
• 5.3 公交信號優(yōu)先控制配時分析51-55
• 5.4 優(yōu)先控制流程55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第六章 公交信號優(yōu)先控制仿真實例分析58-71
• 6.1 交叉口現(xiàn)狀與交通數(shù)據(jù)采集58-62
• 6.2 交通數(shù)據(jù)分析處理62-66
• 6.3 優(yōu)先控制效益分析66-70
• 6.3.1 限制參數(shù)66-67
• 6.3.2 優(yōu)先控制方法下的交叉口效益評價67-70
• 6.4 本章小結(jié)70-71
• 第七章 總結(jié)與展望71-73
• 7.1 論文總結(jié)71
• 7.2 論文展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論著及參與的科研項目78

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