城市道路交通狀態(tài)評價和預測方法及應用研究.pdf

1、城市道路交通狀態(tài)的完整獲取、準確/實時評價和預測是準確把握城市道路交通系統(tǒng)行為、科學制定交通管理決策和充分發(fā)揮交通設施潛能的基礎。然而，如何定義交通狀態(tài)、如何定量描述交通狀態(tài)、以及如何面向交通參與者對交通狀態(tài)進行不同層次、不同粒度的評價和預測，一直是城市交通研究領域的重點和難點，對這些問題的研究具有重要的理論和現實意義。
　　本論文以城市交通管理的實際需求為背景，深入研究了交通狀態(tài)的概念體系、交通狀態(tài)的完整獲取、實時評價和預測方法

2、等內容，并通過實際應用，驗證了上述理論方法的有效性，形成了一個較為完整的交通狀態(tài)評價和預測方法及應用體系。本論文的主要研究成果具體體現為以下幾個方面:
　　1)形成了交通狀態(tài)的概念體系及其應用框架。
　　系統(tǒng)闡述了交通狀態(tài)概念定義、構成要素、特征屬性以及類別（等級）劃分，形成了完整的交通狀態(tài)概念體系;分析了城市道路交通狀態(tài)的生成機理;明確了交通狀態(tài)應用體系的內涵，并構建了支持交通管理決策的交通狀態(tài)應用體系框架，為論文的進一步

3、研究奠定了基礎。
　　2)以交通狀態(tài)的全面、準確獲取為目標，提出了解決交通流數據兩種典型“缺失”問題的處理方法。
　　提出了一種基于pre-selection時空模型的交通流數據軟測量方法，解決了無檢測器路段交通流數據檢測“缺失”的問題。該方法以有檢測器路段的交通流數據為基礎，依據數據序列之間的時空相關性構建時空模型，并通過預選“關鍵節(jié)點”的策略，減少了傳統(tǒng)時空模型的待估參數，從而在保證精度的前提下，提高了運算效率。提出了用

4、于描述檢測器數據反映真值程度的信源可信度概念，并根據對信源可信度的不同劃分方式，分別建立了基于信源可信度和知識、基于信源可信度和近似推理的數據融合模型，解決了單一檢測源采集數據精度“缺失”問題。這兩種融合模型結合了專家的經驗和推理，不僅能夠反映檢測數據精度隨時間的變化情況，而且實現了交通流數據規(guī)律性知識和專家經驗知識的統(tǒng)一。
　　3)針對交通管理不同層次，構建了符合交通參與者認知的城市道路交通狀態(tài)評價方法。
　　分析了交通狀

5、態(tài)評價的內涵，即可以理解為交通參與者對不同交通狀態(tài)類別進行邏輯判斷的過程;從交通管理者的角度，明確了交通狀態(tài)評價的思路。在此基礎上，面向路段和路網兩個層次，設計了能夠基于實時交通流數據計算的交通狀態(tài)指標變量，并提出了基于主客觀結合實驗的路段交通狀態(tài)評價方法、基于模糊聚類與模糊綜合評價的路網交通狀態(tài)評價方法。這兩種評價方法將交通狀態(tài)指標變量的客觀性與人對交通狀態(tài)類別認識的主觀性有機結合，實現了交通狀態(tài)定性分類和定量評價的統(tǒng)一。基于實際交通

6、流數據的實驗表明，兩種方法能夠準確、客觀、實時地評價不同層次的交通狀態(tài)。
　　4)提出了面向城市道路交通狀態(tài)兩個側面（交通狀態(tài)類別和交通狀態(tài)指標變量）的短時預測方法。
　　將交通狀態(tài)類別預測理解為模式識別問題，提出了一種基于最大熵的交通狀態(tài)類別預測方法。該方法的優(yōu)點在于，不僅能夠有效融合影響交通狀態(tài)的時間維和空間維特征，而且不需要考慮特征間的相關性。基于“分解-組合”的多模型建模策略，提出了一種自適應權重的交通狀態(tài)指標變量組