组团城市交通状态辨识与交通拥堵疏导技术研究

发布时间：2017-05-02 00:00

  本文关键词：组团城市交通状态辨识与交通拥堵疏导技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着城市化进程的不断加快和社会经济的迅猛发展,城市规模和汽车保有量逐年扩张和增加,致使城市道路网的供给和需求矛盾日益凸显,从而引发一系列的交通拥堵问题,交通拥堵这一“城市病”已经成为当下人们最为关注和亟待解决的城市问题之一,交通拥堵不仅增加出行时间和产生社会经济损失,而且会造成巨大的城市环境污染和能源资源浪费,更为严重的是危害人的身心健康和精神状态,大大降低了城市的宜居性,使城市居民长期处于亚健康状态。在组团城市这一问题尤为突出,由于自然地理等条件的限制,城市组团之间联系通道通常较少,致使组团城市路网可靠度比圈层发展式城市低,同时,汽车保有量的增加对组团城市道路交通运行带来更大的冲击,更容易引起交通事件和交通拥堵。然而,现有研究缺乏系统地针对组团城市交通拥堵状态辨识与交通拥堵疏导技术的成套理论研究。本文拟从组团城市交通形成机理入手,构建一套组团城市交通拥堵状态辨识与拥堵疏导的理论方法体系,为组团城市交通拥堵状态精确辨识和组团城市的交通拥堵制定科学合理的疏导策略奠定基础,同时对组团城市的交通拥堵疏导和保持城市的可持续发展具有重要意义。论文首先从组团城市的定义、形成机理入手分析组团城市的内涵,阐述组团城市在城市可持续发展、交通平稳运行、区域均衡发展等方面的发展优势。其次,从道路网特性、交通出行特性和交通流特性等几个维度分析组团城市道路网的交通特性。研究组团城市交通拥堵的时空演化特征,结合组团城市的交通拥堵特殊性,从一般和特殊两个层面对组团城市的交通拥堵成因进行分析。在基于组团城市交通特性分析的基础上,分析各交通流参数在城市交通状态辨识中的影响,选取最具代表性的交通流参数,经过拟合、标定后作为辨识模型的评价指标,构建交通状态辨识指标体系,确定组团城市交通状态分级标准,结合自适应人工鱼群算法和BP神经网络,提出基于自适应人工鱼群-神经网络的交通状态辨识方法,构建算法模型,给予求解步骤。然后,结合组团城市的道路网特性和道路网分级,从组团间通道网络、组团内干道网络和网络关键节点提出分级的交通疏导方法。最后,结合重庆市主城区路网背景,以渝中组团和南坪组团为例,分析两个组团的空间和路网特性,运用弹性自适应人工鱼群-神经网络辨识方法识别组团的交通状态,同时应用基于分级策略的交通拥堵疏导方法对交通拥堵进行诱导与控制协调,缓解交通拥堵,提高组团城市交通运行效率,验证了论文方法的可靠性。
【关键词】：组团城市 交通状态辨识 交通拥堵疏导 自适应人工鱼群 神经网络
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意义11-12
• 1.3 国内外研究综述12-17
• 1.3.1 国外研究现状12-14
• 1.3.2 国内研究现状14-16
• 1.3.3 研究现状评述16-17
• 1.4 研究内容及技术路线17-20
• 1.4.1 研究对象界定17-18
• 1.4.2 研究内容18-19
• 1.4.3 技术路线19-20
• 第二章 组团城市道路交通特性分析20-41
• 2.1 组团城市概述20-23
• 2.1.1 组团城市内涵20-22
• 2.1.2 组团城市发展优势22-23
• 2.2 组团城市道路交通特性23-32
• 2.2.1 道路网特性23-25
• 2.2.2 交通方式特性25-26
• 2.2.3 交通出行特性26-28
• 2.2.4 交通流特性28-32
• 2.3 组团城市交通拥堵特征32-35
• 2.3.1 交通拥堵空间特征33-34
• 2.3.2 交通拥堵时间特征34-35
• 2.4 组团城市交通拥堵成因分析35-40
• 2.4.1 组团城市交通拥堵的一般原因35-38
• 2.4.2 组团城市交通拥堵的特殊原因38-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第三章 基于自适应人工鱼群-神经网络的交通状态辨识方法研究41-64
• 3.1 交通状态概述41-44
• 3.1.1 交通状态概念和特征41-42
• 3.1.2 城市道路交通状态分类42
• 3.1.3 交通状态辨识方法42-43
• 3.1.4 组团城市交通状态分级标准研究43-44
• 3.2 组团城市交通状态辨识指标体系的构建44-53
• 3.2.1 指标体系设计原则44-45
• 3.2.2 指标体系的选取方法45
• 3.2.3 指标的定义与量化45-53
• 3.2.4 构建决策规则表53
• 3.3 基于自适应人工鱼群-神经网络的交通状态辨识方法研究53-63
• 3.3.1 BP神经网络基本原理53-55
• 3.3.2 BP神经网络缺点55
• 3.3.3 弹性自适应人工鱼群算法55-58
• 3.3.4 弹性自适应人工鱼群-神经网络辨识方法58-63
• 3.4 本章小结63-64
• 第四章 基于分级策略的组团城市交通拥堵疏导技术研究64-78
• 4.1 交通拥堵疏导思路与步骤64-66
• 4.1.1 交通拥堵疏导思路64-65
• 4.1.2 交通拥堵疏导步骤65-66
• 4.2 基于诱导分流的组团间通道网络拥堵疏导方法66-72
• 4.2.1 拥堵通道目标流选取原则66-67
• 4.2.2 计算诱导分流量67
• 4.2.3 确定诱导分流始点和终点67-68
• 4.2.4 选取诱导分流通道路径68-72
• 4.3 基于交叉口的组团内干道网络拥堵疏导方法72-74
• 4.3.1 疏导思路73
• 4.3.2 疏导流程73-74
• 4.4 基于实时动态配时的网络节点拥堵疏导方法74-77
• 4.4.1 基于实时动态配时的网络节点信号控制模型74-75
• 4.4.2 具体实施方案75-77
• 4.5 本章小结77-78
• 第五章 案例分析78-98
• 5.1 背景分析78-81
• 5.2 交通状态辨识81-89
• 5.2.1 基础数据预处理81-83
• 5.2.2 确定BP神经网络的结构83-84
• 5.2.3 弹性自适应人工鱼群算法的运算84-86
• 5.2.4 神经网络训练86-87
• 5.2.5 交通状态辨识87-88
• 5.2.6 状态辨识效果评价88-89
• 5.3 交通拥堵疏导89-97
• 5.3.1 组团间通道网络拥堵疏导89-92
• 5.3.2 组团内干道网络拥堵疏导92-94
• 5.3.3 网络节点拥堵疏导94-97
• 5.4 本章小结97-98
• 第六章 结论与展望98-100
• 6.1 研究结论98-99
• 6.2 进一步研究展望99-100
• 致谢100-102
• 参考文献102-106
• 在学期间发表的论文和取得的科研成果106

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本文编号：339858