考虑速度离散特性的高速公路交通状态估计方法研究

发布时间：2017-06-24 14:04

  本文关键词：考虑速度离散特性的高速公路交通状态估计方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：准确估计高速公路交通状态是提高出行效率、保障交通安全的基础。传统的交通状态估计方法所使用的交通流参数从宏观、平均的角度出发,忽略了车辆个体行驶状态的差异,使掌握的交通状态信息不够完整,从而导致估计结果不能全面反映道路交通状况。从车辆状态的差异性出发,以速度离散特性作为研究交通状态研究的新视角,进而全面、精准的实现交通状态估计,对改善高速公路状态估计效果具有重要的理论和实际意义。本文以高速公路基本路段作为研究对象,把速度离散特性作为切入点,通过分析速度离散特征与交通流基本参数的内在关系,建立考虑速度离散特性的高速公路路段和地点状态估计方法,以期提高状态估计精度,使状态估计结果更能符合交通参与者的直观感受。主要研究内容有:(1)速度离散特性及其在基本图上的分布研究。首先对速度离散的定义方式进行总结,基于统计学原理,提出了相对速度离散度定义。然后,研究了不同限制车速、大车比例下速度离散度的变化规律。最后,在交通流基本图的基础上,对自由流状态和拥挤流状态下速度离散度与交通参数分布规律进行探索,研究相同平均车速下,速度离散度与交通流密度存在的相关关系。(2)考虑速度离散特性的路段状态估计方法研究。针对传统高速公路路段状态估计中存在的局限性,基于线性最小安全距离模型,建立了速度离散度、平均车速和密度之间的关系模型。基于此模型,利用速度离散度对检测器采集到的平均车速进行修正,以传统平均车速作为绝对估计指标的基础上,实现了路段状态估计方法,并通过实验验证了本文方法的有效性。(3)考虑速度离散特性的地点状态估计方法研究。针对传统基于模糊C均值聚类的地点状态估计方法以宏观参数作为状态估计特征存在一定的片面性。从而引入了速度离散度指标,并根据不同特征对状态结果的贡献度不同,利用ReliefF方法确定了不同特征在算法中的权重,并针对传统方法对初始聚类中心敏感的缺点,利用人工蜂群算法进行了优化。最后,通过实验分析验证本文方法的有效性。综上所述,构成了考虑速度离散特性的高速公路交通状态估计方法研究。实验表明,本文的方法在主观指标和客观指标上均具有一定优势,估计结果与人们对交通状态的感受基本一致。
【关键词】：高速公路 速度离散 交通状态估计 ReliefF方法 人工蜂群算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 速度离散特性研究现状10-11
• 1.2.2 高速公路交通状态估计研究现状11-14
• 1.3 课题的目的及意义14
• 1.4 论文研究内容及章节安排14-15
• 1.5 本章小结15-17
• 2 论文研究思路及关键问题17-25
• 2.1 高速公路基本路段概述17-18
• 2.2 高速公路交通状态概述18
• 2.3 论文研究思路18-20
• 2.4 关键问题分析20-21
• 2.5 验证方法及指标21-23
• 2.5.1 主观验证方法及指标21-22
• 2.5.2 客观验证方法及指标22-23
• 2.6 本章小结23-25
• 3 速度离散特性及其在基本图上的分布研究25-45
• 3.1 引言25
• 3.2 速度离散性定义25-26
• 3.2.1 速度标准差25-26
• 3.2.2 第 85%位速度与 15%位速度差26
• 3.3 不同因素对速度离散特性的影响分析26-31
• 3.3.1 不同限制车速对速度离散特征的影响26-29
• 3.3.2 不同大车比例对速度离散特征的影响29-31
• 3.4 速度离散度在基本图上分布研究31-43
• 3.4.1 交通流基本图31-32
• 3.4.2 自由流状态下速度离散分布32-38
• 3.4.3 拥挤流状态下速度离散分布38-41
• 3.4.4 速度离散度在基本图上的分布特征分析41-43
• 3.5 本章小结43-45
• 4 考虑速度离散特性的高速公路路段交通状态估计方法45-59
• 4.1 引言45
• 4.2 传统高速公路路段交通状态估计方法45-48
• 4.2.1 传统基于速度阈值的路段状态估计方法45-46
• 4.2.2 传统基于速度阈值的路段状态估计方法的不足46-48
• 4.3 考虑速度离散特性的高速公路路段交通状态估计方法48-54
• 4.3.1 高速公路路段交通状态及划分48-49
• 4.3.2 速度离散度、密度与平均车速的关系模型49-52
• 4.3.3 考虑速度离散度的路段平均车速修正模型52-53
• 4.3.4 考虑速度离散的路段交通状态估计算法设计53-54
• 4.4 方法验证及结果分析54-58
• 4.4.1 仿真设置55
• 4.4.2 结果分析55-58
• 4.5 本章小结58-59
• 5 考虑速度离散特性的高速公路地点交通状态估计方法59-77
• 5.1 引言59
• 5.2 传统高速公路地点交通状态估计方法59-64
• 5.2.1 高速公路地点交通状态及划分59-60
• 5.2.2 聚类分析60-61
• 5.2.3 FCM算法基本原理61-62
• 5.2.4 基于FCM的地点交通状态估计算法62-64
• 5.2.5 FCM算法在地点交通状态估计中的不足64
• 5.3 考虑速度离散度并改进FCM的地点交通状态估计算法64-70
• 5.3.1 考虑速度离散度并针对FCM算法的改进思路64-65
• 5.3.2 基于Relief F方法的指标权重确定65-66
• 5.3.3 基于人工蜂群方法的初始聚类中心选择66-68
• 5.3.4 考虑速度离散并改进FCM的地点交通状态估计算法流程68-70
• 5.4 仿真验证及结果分析70-75
• 5.4.1 仿真设置70
• 5.4.2 结果分析70-75
• 5.5 本章小结75-77
• 6 总结与展望77-79
• 6.1 总结77
• 6.2 展望77-79
• 致谢79-81
• 参考文献81-87
• 附录87
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表论文87
• B. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利87
• C. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目87

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