面向城市的交通状态判别方法研究

发布时间：2020-02-11 13:06

【摘要】：随着社会经济的发展,人民生活水平的不断提到,汽车保有量不断上升,导致城市道路交通压力不断增大。但是由于道路交通条件等诸多方面的限制,交通供给与交通需求并不平衡,这就导致了城市交通拥堵问题日渐严重。道路交通的拥堵限制的城市的快速发展,因此,找到快速有效的方法缓解城市交通拥堵显得尤为重要。道路交通运行状态判别是进行交通管理与控制的基础,其可以为道路使用者提供有利的出行的相关信息,还可以为道路管理者提出响应道路管理措施提供数据支持。本文从交通状态判别方法入手研究,寻找解决交通问题的有效方法。具体研究如下:第一章为绪论。主要分别从交叉口、路段、区域等层次对国内外研究现状进行分析。并总结了当前研究的成果以及不足,在此基础上提出研究思路与技术路线。为下文的展开奠定了基础。第二章为评价指标的建立与选取。界定了道路交通中的几种运行状态,并建立了判断道路运行状态的评价指标模型,提出了基于路段交通拥挤判别的评价标准。第三章提出了基于单截面交通数据的交通状态判别方法。在多类支持向量机原理的基础上提出交通状态判别模型,并将支持向量机应用于交通事件监测。在交通状态判别方面,提出了基于可变阈值的交通状态判别模型,该模型的提出使得交通状态判别结果与实际交通状况更加吻合,增加了判断结果的准确性。第四章提出了基于多截面交通数据的交通状态判别方法。提出了基于模糊聚类的交通状态判别方法,将交通状态看作是几个聚类中心,利用隶属度原则,通过分析交通数据的相关关系,实现交通状态的识别。另外提出一种基于离散度指标的交通状态判别方法,该方法将双截面实时采集到的交通流数据同历史数据相比较,并按照时间顺序对历史数据进行动态更新,进而实现对道路交通状态判别。第五章为区域交通状态判别方法。主要应用平均行程车速这一参数,判断区域交通运行状态。提出了基于交通参数拟合的行程车速估计方法与基于等效排队长度的行程速度估计方法,并对两种模型进行了仿真实验与相关性分析,验证了模型的可行性。第六章为总结与展望。总结了本文的相关工作成果及创新的,并对下一步需要进行的工作进行了阐述。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U491

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本文编号：2578498