基于时延赋色Petri网的交叉口群车辆旅行时间模糊预测

发布时间：2017-10-22 23:05

  本文关键词：基于时延赋色Petri网的交叉口群车辆旅行时间模糊预测

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【摘要】：为预测车辆在交叉口群的旅行时间,首先利用城市交通系统呈现的分布、并发特性,采用时延赋色Petri网(TCPN)进行模块化、层次化的建模,建立了包括输入/输出路段车流、交叉口车流、信号控制,以及交叉口群车流的TCPN模型;其次,利用模型的监视器获取仿真过程中车辆的紧迫程度、进出交叉口群的时戳、进出指定库所的时戳、库所容量等状态信息,在此基础上提出了基于紧迫程度和车流密度的车辆平均速率模糊推理算法,实现了对自由旅行路段上车辆平均速率以及车辆旅行时间的预测。试验结果表明:采用基于TCPN交通流模型和模糊推理相结合的仿真预测方法能够合理地对交叉口群中车辆旅行时间进行预测,并且相对于卡尔曼滤波预测方法,提出的方法平均绝对百分误差和均方根误差累计值分别降低了14.33%和22.98%。
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;云南省道路运输管理局;
【关键词】： 交通工程 旅行时间预测 TCPN 模糊推理 交叉口群
【基金】：国家自然科学基金项目(51278058,50978030) 中国博士后科学基金项目(2012M521729) 陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2014JZ019) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(310824162021)
【分类号】：U491.23
【正文快照】： 0引言城市交通系统中的交叉口群承载了交通网络的大部分车流,车辆在交叉口群旅行时间的预测依赖于路网的实时状况和交叉口的信号控制,既是旅行者依据时变交通信息进行路径选择的重要依据,也是评价城市交通运行状态和道路运输效率的重要指标。因此,合理、准确地预测车辆旅行时

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本文编号：1080472