本文關(guān)鍵詞：城市智能交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華南理工大學(xué)》 2014年

城市智能交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的研究及應(yīng)用

傅貴  

【摘要】：發(fā)展智能交通系統(tǒng)是各大城市解決交通擁堵問題的重要戰(zhàn)略。目前智能交通系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展到中高級(jí)階段，豐富的交通數(shù)據(jù)檢測(cè)手段為交通數(shù)據(jù)分析、控制、決策提供很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這方面已經(jīng)成為研究和工程應(yīng)用的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的交通控制和交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是基于實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)檢測(cè)的，檢測(cè)到交通流狀態(tài)即通過既定的控制和誘導(dǎo)算法計(jì)算并實(shí)施控制，它存在以下問題： （1）由于缺乏歷史交通數(shù)據(jù)分析和交通預(yù)測(cè)，交通控制和誘導(dǎo)缺乏預(yù)見性，只能根據(jù)最近的短時(shí)間內(nèi)的交通參數(shù)選擇控制方案進(jìn)行交通控制。 （2）交通控制系統(tǒng)和交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)沒有進(jìn)行有效的融合，從而無法建立交通控制和誘導(dǎo)的協(xié)同模型。 （3）現(xiàn)有的交通控制系統(tǒng)沒有考慮突發(fā)的交通事件對(duì)于模型的影響，因而無法把握交通流變化的突發(fā)性特征，交通控制和誘導(dǎo)具有明顯的滯后性。 針對(duì)上述問題，為了提高交通控制的預(yù)見性、對(duì)于突發(fā)交通事件的快速反應(yīng)能力以及建立交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同，，本文在動(dòng)態(tài)交通預(yù)測(cè)、交通事件檢測(cè)以及交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型方面開展創(chuàng)新性研究，主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下四個(gè)方面： （1）研究提出一套交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，包括錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的判別和修正方法、丟失數(shù)據(jù)的補(bǔ)齊方法以及冗余數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)方法，并將這些方法應(yīng)用到廣州市交通流檢測(cè)系統(tǒng)中。良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量是交通流預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。在工程實(shí)際中，交通流數(shù)據(jù)是充滿噪聲的，不可能直接利用。因此，必須先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，也是所謂的數(shù)據(jù)清洗。本文總結(jié)提出的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法是面向工程實(shí)用的，具有指導(dǎo)實(shí)踐意義。 （2）研究提出了一套實(shí)用的基于視頻圖像的交通事件檢測(cè)方法，并將這些方法應(yīng)用于廣州市交通事件檢測(cè)系統(tǒng)。如此一來，可以克服基于交通流檢測(cè)器數(shù)據(jù)分析的交通事件檢測(cè)方法的依賴性，視頻檢測(cè)的方法可以充分利用當(dāng)前城市交通視頻的豐富資源，大大減少工程投資，具有重要意義。 （3）提出一種適用于城市智能交通控制和誘導(dǎo)的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型，包括基于支持向量機(jī)的交通預(yù)測(cè)模型，重點(diǎn)研究核函數(shù)的建立和參數(shù)的選擇和優(yōu)化方法，并在工程實(shí)踐中進(jìn)行驗(yàn)證。為提高交通控制系統(tǒng)對(duì)交通流變化的自動(dòng)適應(yīng)能力，文中提出了基于支持向量機(jī)（SVM）回歸的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型，總結(jié)出在工程應(yīng)用中的建模流程，并采用廣州市交通流檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和定量分析，驗(yàn)證了模型的可行性、有效性，為后續(xù)的工程應(yīng)用提供基礎(chǔ)。最后，研究如何采用粒子群算法對(duì)參數(shù)的選擇進(jìn)行優(yōu)化。 （4）提出基于融合交通動(dòng)態(tài)的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型，建立基于交通預(yù)測(cè)的交通控制誘導(dǎo)協(xié)同平臺(tái)，最后采用仿真方式驗(yàn)證了模型和平臺(tái)的可行性和有效性。對(duì)于目前交通控制系統(tǒng)與交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的交通流數(shù)據(jù)檢測(cè)、分析和控制都相對(duì)獨(dú)立的現(xiàn)狀，本文首先研究了面向交通動(dòng)態(tài)的信息融合技術(shù)，對(duì)包含歷史數(shù)據(jù)的短時(shí)交通預(yù)測(cè)、交通事件檢測(cè)結(jié)果和實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的信息融合，同時(shí)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)交通控制與誘導(dǎo)的協(xié)同優(yōu)化進(jìn)行研究，最后形成了融合交通動(dòng)態(tài)的智能控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型。在協(xié)同方面，該模型選擇一種決策級(jí)融合的模式，提出一個(gè)具有中心協(xié)調(diào)系統(tǒng)（CCOS）的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)來確定模型中的參數(shù)。為了驗(yàn)證其有效性，本文選擇了一個(gè)典型的路網(wǎng)進(jìn)行仿真，同時(shí)利用實(shí)際數(shù)據(jù)通過帶專家監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得出算法中的相關(guān)參數(shù)后，以此來實(shí)施基于交通預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)交通狀態(tài)的交通誘導(dǎo)和控制，最后對(duì)使用誘導(dǎo)控制的前后交通實(shí)際流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析對(duì)比，從而證明模型的可行性和有效性。 綜上所述，本文就交通流預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用進(jìn)行研究，深入討論了基于支持向量機(jī)回歸的交通流預(yù)測(cè)模型，并應(yīng)用到交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同模型的改進(jìn)，同時(shí)還考慮了突發(fā)的交通事件對(duì)于模型的影響。這些研究和實(shí)踐對(duì)于解決當(dāng)前ITS中的交通控制與交通誘導(dǎo)這一難點(diǎn)問題起到重要的參照作用，也為后續(xù)研究提供了重要而有益的參考。上述研究和實(shí)踐將為理論研究和工程研究提供重要的參考價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U495
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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6 楊曉光;袁長(zhǎng)亮;林瑜;;TJATCMS——同濟(jì)先進(jìn)的交通控制與管理系統(tǒng)[A];第一屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2005年

7 程慧華;劉秀芬;劉軍先;李津;;基于CPN的交通控制策略建模與研究[A];2013第一屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集[C];2013年

8 李娜;徐書雨;徐東彬;杜太行;;基于單片機(jī)控制的智能多相位交通控制信號(hào)機(jī)[A];天津市自動(dòng)化學(xué)會(huì)第十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

9 徐書雨;王景芹;張?jiān)品?李娜;;基于單片機(jī)控制的智能多相位交通控制信號(hào)機(jī)的研究[A];中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)第八屆學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 記者 陸曉華;[N];蘇州日?qǐng)?bào);2011年

2 記者 鄭俊彥;[N];東莞日?qǐng)?bào);2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 蔡長(zhǎng)青;基于多智能體的交通控制與交通誘導(dǎo)協(xié)同理論和方法研究[D];吉林大學(xué);2008年

2 鄒國(guó)平;基于智能的高速公路交通控制與管理系統(tǒng)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2002年

3 傅貴;城市智能交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的研究及應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2014年

4 保麗霞;基于信息集成的城市交通流誘導(dǎo)與交通控制協(xié)同的關(guān)鍵理論及技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳斌;基于大系統(tǒng)遞階優(yōu)化的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同方法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2012年

2 王祥生;交通控制誘導(dǎo)一體化的智能模型及算法研究[D];天津大學(xué);2007年

3 楊朝;基于多智能體和Q-學(xué)習(xí)的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同方法研究[D];吉林大學(xué);2008年

4 魯靜罡;交通控制若干相關(guān)問題的研究[D];天津大學(xué);2007年

5 龍悅;有到達(dá)時(shí)間限制的交通控制與誘導(dǎo)結(jié)合模型[D];天津大學(xué);2007年

6 唐殿奎;區(qū)域交通控制的分析與研究[D];濟(jì)南大學(xué);2010年

7 錢超;公路隧道突發(fā)事件交通控制與緊急救援預(yù)案研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2009年

8 李艷君;基于博弈論的交通控制與誘導(dǎo)一體化模型的研究[D];天津大學(xué);2003年

9 劉光柱;動(dòng)態(tài)雙向綠波優(yōu)化控制研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

10 趙曉宇;遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通控制中的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：城市智能交通動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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