降雨天气下高速公路车辆行驶速度短期预测方法研究

发布时间：2020-07-04 06:18

【摘要】：高速公路行驶速度短期预测是高速公路交通管理的重要基础依据。高速公路车辆的行驶速度容易受到事故、天气等随机因素的影响,具有较强的时变性和随机性,并给交通预测增加了的难度。本文重点分析降雨天气对高速公路行驶速度的影响,充分挖掘交通调查数据中的行驶速度数据和降雨数据之间的影响规律,并在此基础上建立降雨条件下高速公路行驶速度短期预测模型,旨在提高行驶速度预测的准确性和鲁棒性。首先,本文对交调数据中分车型统计到的平均行驶速度数据和同时间段的降雨数据进行预处理,提取各车型流量及速度信息,并分析各车型行驶速度的变化规律;系统分析了影响行驶速度的各因素,并消除其他因素的影响,重点分析降雨因素与车辆行驶速度之间的相关性,进而分析得出了降雨天气对高速公路行驶速度的影响规律。在分析降雨条件对高速公路行驶速度的影响规律的基础上,提出基于模式识别算法的行驶速度短时预测模型,应用Bayes-KNN算法识别行驶速度相似模式,进而预测行驶速度。Bayes-KNN算法有效结合了贝叶斯分类算法和K近邻预测算法的优点,提高了K近邻算法在大数据环境下的预测效率。该算法的特征向量中包含降雨因素,可直接搜索与当前时段最为相似的天气条件下的历史平均行驶速度,且算法不受随机事件的影响,有效提高算法的鲁棒性。最后,基于宁沪高速苏州至无锡段实测行驶速度数据与地面监测站降雨数据验证了Bayes-KNN预测算法的可行性,并从平均绝对误差、平均相对误差、均方误差、均方相对误差四个方面评价模型在降雨天气下的预测性能。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

监测系统,降水量,专线,公网

制不同、设备维护不到位等原因，天。因此，本章对原始数据进行填补与据的采集方式及数据描述统于水文部门对江、河、湖泊、水库、包括：水位、流量、流速、降雨（雪要由监测中心、通信网络、前端监测器、公网专线（或移动专线）、水文/北斗卫星、Internet 公网/移动专线等要包括雨量传感器、水位计、工业照- 1 所示：

示意图,微波检测器,交调,工作原理

本文以 0、1、2、3、4 分别代表无雨、小雨、中雨、大雨、别注意的是，本文中收集到的降雨量数据以小时为周期统计，故假定气对车辆行驶速度的影响程度相同。表 2- 3 降雨等级划分标准雨等级 1h 降雨量 mm 降雨等级 1h 降雨量 mm小雨 0~2.5 大雨 8.0-16.0中雨 2.5-8.0 暴雨大于 16.0高速公路交通调查系统路交通调查系统是一种利用现代高科技雷达技术实时检测和定位区域通数据的装置，主要采用微波组合的双频设备，通过架设在龙门架上设备共同完成数据的采集、存储和上传任务，高速公路交通调查系统所示。

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