本文關(guān)鍵詞：基于時延賦色Petri網(wǎng)的車輛旅行時間預(yù)測與分析

  更多相關(guān)文章： 出行者信息系統(tǒng) 車輛旅行時間 時延賦色Petri網(wǎng) 模糊推理 信號控制

【摘要】：先進的出行者信息系統(tǒng)已經(jīng)成為國內(nèi)外交通運輸領(lǐng)域的研究熱點,它不但能夠有效地控制和協(xié)調(diào)路網(wǎng)上的車流,還能準確的預(yù)測車輛旅行時間,為人們的出行提供了極大的方便。本文在充分考慮城市主干線路網(wǎng)及交通流特性的基礎(chǔ)上,通過分析并對比目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,利用時延賦色Petri網(wǎng)對車輛旅行時間預(yù)測進行建模與分析,主要內(nèi)容有:1.通過分析已有車輛旅行時間預(yù)測研究的成果,對傳統(tǒng)的車輛旅行時間預(yù)測計算方法進行了介紹。針對城市交通系統(tǒng)的分布、并發(fā)特征,采用時延賦色Petri網(wǎng)對城市交通系統(tǒng)進行模塊化、分層次的建模,分別建立了路段、交叉口和信號控制三個子模型。2.針對城市路網(wǎng)中交叉口車輛通行效率低下,交通信號控制策略難于滿足輸入路段上車流量變化的問題,提出了一種基于TCPN的交叉口信號控制優(yōu)化方法,該方法以交叉口各輸入路段車輛數(shù)最小化為目標,通過檢測路段總車輛數(shù),實現(xiàn)自適應(yīng)信號控制,并結(jié)合Matlab軟件對優(yōu)化算法進行了求解。3.在城市路網(wǎng)TCPN模型和信號控制優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上,利用CPN ML語言編寫TCPN模型的數(shù)據(jù)、狀態(tài)監(jiān)視器獲取模型運行數(shù)據(jù),提出了基于車輛緊迫程度和車流密度的模糊推理方法,實現(xiàn)了對自由旅行路段上車輛平均速度的估計,從而對車輛旅行時間進行預(yù)測,并結(jié)合Matlab軟件對該過程進行仿真和分析。
【關(guān)鍵詞】：出行者信息系統(tǒng) 車輛旅行時間 時延賦色Petri網(wǎng) 模糊推理 信號控制
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61;TP301.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展10-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀及發(fā)展10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀及發(fā)展11-13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 車輛旅行時間預(yù)測的計算方法14-25
• 2.1 旅行時間預(yù)測的問題描述14-15
• 2.1.1 總體解析過程14-15
• 2.1.2 總延誤基本組成15
• 2.2 單個車輛延誤的計算方法15-20
• 2.2.1 單個車輛延誤描述16
• 2.2.2 單個車輛延誤計算16-20
• 2.3 排隊延誤的計算方法20-23
• 2.3.1 排隊延誤描述20-21
• 2.3.2 排隊延誤計算21-22
• 2.3.3 信號補償22-23
• 2.4 過飽和延誤模型23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 車輛旅行時間預(yù)測的TCPN模型25-34
• 3.1 時延賦色Petri網(wǎng)的基本理論25
• 3.2 TCPN模型的參數(shù)配置25-28
• 3.2.1 模型的參數(shù)設(shè)置25-26
• 3.2.2 顏色集的定義及說明26-28
• 3.3 車輛旅行時間預(yù)測的TCPN模型28-33
• 3.3.1 路網(wǎng)頂層模型28-29
• 3.3.2 路段的TCPN模型29-30
• 3.3.3 交叉. TCPN模型30-31
• 3.3.4 信號控制TCPN模型31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 信號配時方案的優(yōu)化34-43
• 4.1 信號配時的優(yōu)化模型34-37
• 4.2 信號配時的優(yōu)化算法37-38
• 4.3 優(yōu)化方案的應(yīng)用及分析38-42
• 4.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置38-40
• 4.3.2 仿真結(jié)果分析40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章 車輛旅行時間的模糊推理43-65
• 5.1 輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理43-48
• 5.1.1 數(shù)據(jù)獲取技術(shù)43-44
• 5.1.2 TCPN模型中的自定義代碼塊44-45
• 5.1.3 TCPN模型的監(jiān)視器設(shè)置45-46
• 5.1.4 預(yù)處理數(shù)據(jù)樣本46-48
• 5.2 基于模糊推理的旅行時間預(yù)測48-58
• 5.2.1 系統(tǒng)參數(shù)的確定48-49
• 5.2.2 隸屬度函數(shù)的確定49-52
• 5.2.3 規(guī)則庫設(shè)計52-53
• 5.2.4 模糊推理計算過程53-58
• 5.3 算例及結(jié)果分析58-64
• 5.3.1 算例58-59
• 5.3.2 對比分析59-64
• 5.3.3 性能分析64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 總結(jié)與展望65-67
• 本文的研究工作與結(jié)論65-66
• 研究工作展望66-67
• 參考文獻67-71
• 攻讀學位期間取得的研究成果71-72
• 致謝72

【參考文獻】

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本文編號：1051725