基于流量预测的在线交通流分配研究

发布时间：2020-02-19 10:49

【摘要】：如何将交通流分配到有限的道路资源上,使得交通网络中用户总出行费用或者个体出行费用尽可能少是整个社会和国际学术界关注的热点研究问题。现有研究通常假设用户可以提前获得确定的交通流量或其分布,不满足实际需求。论文针对未来不确定的交通流量到达路网出发节点选择路径去目的节点的实时交通流分配问题,在用预测理论与方法对未来不确定的交通流量进行预测的条件下,采取在线问题与竞争策略的理论方法,从交通管理者和用户角度研究路段通行能力无限制与有限制情形下的在线交通流分配策略,为交通管理部门指挥疏导交通流和用户出行的实时路径选择提供有效理论依据。主要工作和创新性成果如下。贝叶斯流量预测下的在线用户均衡(User equilibrium,UE)策略设计及其竞争性能分析。从个体用户的角度来说,每个个体用户的出行时间和出行量是不确定的,因此,当前某一时间段内到达路网某一出发节点的交通流量是不确定的。首先用Probit方法求出用户到达出发节点的当前交通流量,并针对个体用户只能获取有限交通流量数据的特征,选取神经网络模型、卡尔曼滤波模型和非参数回归模型构成贝叶斯组合预测模型A,对下一时间段内的交通量进行预测,在此基础上,采用在线问题与竞争策略的理论和技术,以路网上每个用户出行费用尽可能少为目标,设计贝叶斯在线用户均衡策略,将贝叶斯预测下的交通流分配到路网上,证明该策略在路段通行能力无限制情形下竞争比为(1+(α+β)/2)~(g+2),而在路段通行能力有限制情形下竞争比为(1+λ(α+β)/2)~(g+2),并比较两种情形的执行效果。通过实例分析,对贝叶斯在线UE策略的执行效果进行验证。贝叶斯流量预测下的在线系统最优(System optimization,SO)策略设计及其竞争性能分析。从交通管理者角度来说,根据其可获取各时间段、各路段交通流量历史数据的特征,选取时间序列-ARIMA模型,支持向量机回归模型和历史平均模型构成贝叶斯组合预测模型B,对下一时间段内的交通量进行预测,在此基础之上,采用在线问题与竞争策略的理论和技术,以路网上所有用户出行总费用尽可能少为目标,设计贝叶斯在线系统最优策略,将贝叶斯预测下的交通流分配在路网上,证明该策略在路段通行能力无限制情形下竞争比为(1+(α+β/2))~(g+1),而在路段通行能力有限制情形下竞争比为(1+λ(α+β)/2)~(g+1),并比较两种情形执行效果。最后通过实例分析,对贝叶斯在线SO策略的执行效果进行验证。
【图文】：

路上的交通流量也随之急速增加，而道路资源的增长是有限的，交通流的有效分配已成为整个社会和国际学术界关注的热点问题。在实际中，从每个用户的角度来说，都希望自己的出行费用最少从而达到用户均衡，即每个用户都独立作出使自己出行费用最少的决策，达到均衡后没有一个用户能通过单方面改变路径来进一步降低自己的出行费用；从交通管理者的角度来说，希望通过交通指挥达到系统最优即分配完交通流后使路网上所有用户的总出行费用最少。每个用户主要通过以下方式来降低自己的出行费用。 按照出发地与目的地的最短路径出行。用户出发前查询从出发地到目的地之间的最短距离，然后按照最段距离选择对应的最短路径出行。 错峰出行。用户根据以往各个时间段路段的交通量，选择不拥堵的时间出行。以上出行方式虽然能降低出行费用，但是仅限于出行时间灵活的用户。一般在上班高峰期时，大多数用户不得不出行，此时部分用户为了赶时间都选择最短路径出行，造成大量的交通流都汇聚在最短路径上致使发生拥挤，最终不仅使自己在出行上花费较多的费用，，而且也常导致别人出行费用的增加。例如合肥芜湖路与徽州大道交口一直都是非机动车与机动车混合在一起通行，交通流量较大，尤其是在早晚高峰，交通流量急速增加，导致出行费用增加。如图 1.1 所示。

2 国内外相关研究综述2 国内外相关研究综述交通流分配问题的国内外相关研究主要涉及静态交通流分配、动态交通流分配和相关理论。静态交通流分配主要是从用户均衡分配原则（UE）、系统最优分配原则（SO）以及用户均衡与系统最优分配交通流的效率比较这三个方面进行综述；动态交通流分配主要涉及随机化的交通流分配和在线交通流分配两个方面；相关理论主要从在线问题与竞争策略理论和贝叶斯组合预测理论两个方面进行论述。国内外相关研究综述框架图如图 2.1 所示。
【学位授予单位】：西安工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：U491;O212.8

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本文编号：2580994