城市交通系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)不僅保證了人們能夠享受優(yōu)質(zhì)的交通服務(wù),同時(shí)也帶動(dòng)了整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn),城市人口規(guī)模越來越大,,城市交通面臨著越來越艱巨的問題和挑戰(zhàn)。過多的交通流造成道路嚴(yán)重超負(fù)荷運(yùn)載,使得城市現(xiàn)有的道路功能變得混亂而低效,這給用戶個(gè)體乃至整個(gè)社會(huì)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,緩解城市擁堵這一頑疾,成為了目前國內(nèi)外研究的重點(diǎn)。交通流實(shí)質(zhì)上是所有出行用戶路徑選擇行為的集合,所以對于交通系統(tǒng)的路徑推薦方法的研究顯得尤為重要。據(jù)調(diào)查,用戶做出路徑選擇的依據(jù)除了個(gè)人喜好外,主要取決于路徑阻抗的大小。為此,本文將研究重點(diǎn)放在對城市道路阻抗模型和路徑推薦算法上。目前針對城市道路阻抗模型的研究主要是基于由美國公路局提出的BPR函數(shù)的改進(jìn),且大部分阻抗模型都基于道路流量數(shù)據(jù)建立,而現(xiàn)實(shí)中交通道路流量監(jiān)測系統(tǒng)的覆蓋區(qū)域非常有限,使得未被流量檢測系統(tǒng)覆蓋到的道路的阻抗難以估算。所幸的是,城市路網(wǎng)中無處不在的探測車可以提供海量的GPS軌跡數(shù)據(jù),這些軌跡大數(shù)據(jù)背后隱含著大量的道路交通信息。鑒于此,本文提出了一種基于車輛軌跡數(shù)據(jù)的城市道路阻抗模型。除此之外,本文還分析了車輛在道路信號交叉... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 道路阻抗
        1.1.2 動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 城市道路阻抗模型研究
        1.2.2 城市路徑推薦方法研究
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)知識概述
    2.1 BPR阻抗模型
    2.2 馬爾可夫鏈
    2.3 馬爾可夫決策過程
        2.3.1 智能體與環(huán)境
        2.3.2 馬爾可夫決策過程
        2.3.3 價(jià)值函數(shù)
        2.3.4 狀態(tài)值函數(shù)與動(dòng)作值函數(shù)的關(guān)系
        2.3.5 貝爾曼方程
    2.4 貝葉斯推理
    2.5 Q-LEARNING算法
    2.6 本章總結(jié)
第3章 基于車輛軌跡的城市路段阻抗模型的研究
    3.1 問題描述
    3.2 模型概述
    3.3 自由行駛部分阻抗估算
    3.4 排隊(duì)等待部分阻抗估算
    3.5 算法評價(jià)
    3.6 實(shí)驗(yàn)
        3.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置
        3.6.2 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于Q-LEARNING的城市道路路徑推薦方法研究
    4.1 問題描述
    4.2 模型構(gòu)建和問題公式化
        4.2.1 兩路徑網(wǎng)路模型
        4.2.2 不同道路選擇下的期望行駛成本
    4.3 基于馬爾可夫決策過程求解最佳路徑
    4.4 基于Q-LEARNING的路徑推薦方法
        4.4.1 方法描述
    4.5 方法評價(jià)
    4.6 實(shí)驗(yàn)
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置
        4.6.2 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.7 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文的工作內(nèi)容及結(jié)論
    5.2 有待進(jìn)一步研究的內(nèi)容
參考文獻(xiàn)
學(xué)生簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3168759