路径选择实验数据收集系统的设计实现与应用

发布时间：2020-08-25 03:25

【摘要】：随着我国城市化进程的加快,交通拥堵状况日益严峻。目前大多数研究者选择进行路径选择实验,来找到出行者的路径选择或者交通流的动态演化等规律,从而了解造成交通拥堵的原因,找到解决策略。开展以上研究的前提是收集到有效的实验数据,但过去大多使用问卷调查的方式来收集数据,导致实验周期长且数据整理困难,并且目前已知的收集路径选择实验数据的软件,使用方式比较复杂且通用性较差。因此本文针对上述问题设计并实现了路径选择实验数据收集系统。本文主要工作包括:1.系统需求分析及总体功能设计。根据逐日路径选择实验思路以及需要收集的数据信息,对系统进行功能性和非功能性需求分析。系统的主要功能模块包括:登录模块、路径选择模块、实验管理模块和数据统计模块。2.系统的设计与实现。本文使用Spring Boot框架、微服务架构并结合My Batis、Bootstrap、Echarts技术对系统进行设计与实现。对系统的总体架构,数据库表、表间关系,以及对系统的核心功能模块进行了详细的设计与实现。3.实验及数据分析。文中使用本系统执行了4个不同规模路网的逐日路径选择实验,对收集到的出行者路径选择、路径费用及流量数据进行分析,使用统计方法分析发现路网规模对路网达到用户均衡状态、对路网变化流量的影响规律,并使用BP神经网络进行路网流量预测,发现相对有效的预测方法。综上所述,本文设计并实现了路径选择实验数据收集系统,本系统具有自动、通用和数据直观化的特点,能够简单、快速的执行逐日路径选择实验,并准确收集到实验数据。本文将系统应用于实验中进行数据收集和整理,通过统计分析数据发现路网规模对路径费用及变化流量的影响规律,并使用BP神经网络预测,得出预测整个路网流量比预测单一路径流量效果更好等结论,为实际交通流的预测和分配工作提供借鉴意义。
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491;TP311.52;TP183
【图文】：

图 2.1 神经网络结构图Figure 2.1 Neural network structure络中，信号是前向传播的，误差是反向进行传播的，所谓反向传播是指次向之前的每一层逐渐进行误差的调整过程，标准的 BP 网络采用梯度下要提供输入和期望的向量，训练过程中网络的权值和偏差根据网络误差进望的功能，网络学习的过程就是使均方误差最小化的过程[30]。学习步骤为：1）网络初始化，将网络中的权值和每个神经元的阈值初始2）向前传播输入，每个样本都分别计算隐含层和输出层各神经元的输入传播，利用输出层的实际输出和期望输出计算误差，修正权值。4）计满足要求，不满足则进行下一轮学习。网络是前向型网络的核心部分，它具有较好的适应性和有效性，主要应识别与分类、数据压缩和函数逼近等[31]。2.4 本章小结

图 3.1 登录模块用例图Figure 3.1 Login module use case diagram路径选择模块选择模块的功能是为参与者提供，让参与者登录系统后进行路径选择操作。与者可以直接在系统页面查看实验信息，选择路径并提交，每一轮路径选上一轮的路径费用信息和自己的剩余奖励情况。循环进行多轮的路径选择路网的逐日出行路径选择行为；查看上轮路径费用情况及剩余奖励情况，天获得的路网出行时间反馈信息。将参与者每轮的路径选择、以及系统计费用及流量数据都存入数据库中，达到实验数据记录效果。

图 3.1 登录模块用例图Figure 3.1 Login module use case diagram选择模块模块的功能是为参与者提供，让参与者登录系统后进行路径选择可以直接在系统页面查看实验信息，选择路径并提交，每一轮路轮的路径费用信息和自己的剩余奖励情况。循环进行多轮的路径的逐日出行路径选择行为；查看上轮路径费用情况及剩余奖励情得的路网出行时间反馈信息。将参与者每轮的路径选择、以及系及流量数据都存入数据库中，达到实验数据记录效果。

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本文编号：2803202