自由式路網(wǎng)交通擁堵預報方法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展和日益加劇的城市化進程，汽車保有量逐年增加，現(xiàn)代城市交通面臨越來越多的問題，如交通擁堵、交通污染和交通事故等。這些問題對人們的出行造成許多影響，降低人們出行效率，使城市道路面臨越來越大的交通壓力。
　　自由式路網(wǎng)城市由于地形限制，交通現(xiàn)象尤為復雜，城市道路交通擁堵嚴重，擁堵疏散較為困難，為緩解自由式路網(wǎng)交通擁堵，對其交通流參數(shù)進行短時預測，并根據(jù)預測結果對交通擁堵狀況進行判定識別，發(fā)出實時的交通擁堵預報信息非常重

2、要。
　　本論文以自由式路網(wǎng)交通流為研究對象，介紹交通流基本特征參數(shù)，分析交通流參數(shù)的采集技術及其適用范圍，研究交通信息與處理方法。研究自由式路網(wǎng)交通擁堵的交通流特性和時空分布特征，對自由式路網(wǎng)交通擁堵原因進行深入分析。
　　對自由式路網(wǎng)來說，交通流參數(shù)的相關度和城市道路斷面之間的相對位置有關，距離較遠，相關性比較低，同樣距離近的道路斷面由于某些道路交通控制措施（如單向交通或交叉口禁左等）相關性不一定強。據(jù)此，本文提出基于空

3、間相關性的自由式路網(wǎng)交通參數(shù)短時預測模型。通過分析和比較單一預測方法的優(yōu)缺點和適用范圍，確定采用基于多維新息算法的ARIMA預測方法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法對自由式路網(wǎng)交通參數(shù)進行短時預測，并將這兩種預測方法根據(jù)最優(yōu)權分配進行組合，利用組合模型對交通參數(shù)進行短時預測，并通過算例驗證本論文研究的組合模型對交通參數(shù)短時預測效果。
　　根據(jù)路網(wǎng)交通流分布的時間和空間特性，本文將自由式路網(wǎng)交通擁堵狀況分為四個等級，即暢通、較擁堵、擁堵、堵