【摘要】：城市交通系統(tǒng)擔負著運輸城市中人流物流的責任,是一個城市的血脈,其運行效率直接影響著整個城市。近年來,隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和城鎮(zhèn)化的不斷深入,城市人口和機動車保有量迅速增長,雖然城市交通系統(tǒng)在基礎設施方面不斷建設和完善,但還是遠遠趕不上城市對于交通資源的需求。隨之產(chǎn)生的交通擁堵問題、交通污染問題給城市企業(yè)和居民的日常生產(chǎn)生活帶來了極大的不便,造成大量社會資源浪費。ITS(Intelligent Transport System)智能交通系統(tǒng)是21世紀的一種綜合交通管理系統(tǒng)。其依靠對道路中行駛車輛運行狀態(tài)的監(jiān)控、控制、誘導,優(yōu)化交通流在城市路網(wǎng)中的合理分布,提高城市路網(wǎng)的使用效率,從面上提高整個城市的交通系統(tǒng)運輸效率。智能交通系統(tǒng)的兩個重要組成部分即交通誘導和交通控制。而交通流誘導和控制的前提,是對城市路網(wǎng)交通做到合理的預測。本文的主要工作是,設計一種交通流預測組合模型,提高交通流預測精度。文章在對城市交通流特性分析的基礎上,提出一種滿足城市交通流線性、非線性、突發(fā)性的交通流組合預測模型。模型的基本思路是,先對交通流數(shù)據(jù)采用單模型進行預測,其中以ARIMA模型體現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的線性,神經(jīng)網(wǎng)絡部分體現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的非線性,K鄰近非參數(shù)回歸模型體現(xiàn)突發(fā)性,再運用神經(jīng)網(wǎng)絡擬合預測單模型的預測結果。在上述研究的基礎上,運用組合模型重點研究了不同時間間隔的交通流預測和不同時段的交通流預測兩部分內(nèi)容。使模型在不同預測需求條件下都能準確預測,增強模型的適用性。運用IBM SPSS Modeler軟件進行建模,對明尼蘇達大學德盧斯分校的交通數(shù)據(jù)研究實驗室提供的實驗數(shù)據(jù)進行分析預測,最終得到了組合模型能取得優(yōu)于一般單項模型精度的結果。
[Abstract]:Urban transportation system bears the responsibility of people flow and logistics in transportation city, and it is the blood of a city, and its running efficiency directly affects the whole city. In recent years, with the development of social economy and the deepening of urbanization, the number of urban population and motor vehicle has increased rapidly, although the urban transportation system has been continuously built and improved in terms of infrastructure. But it still falls far short of the city's demand for transportation resources. The traffic congestion problem and the traffic pollution problem have brought great inconvenience to the daily production and life of urban enterprises and residents. . ITS (Intelligent Transport System) Intelligent Transportation system is a comprehensive traffic management system in the 21st century. It depends on monitoring, controlling, inducing and optimizing the distribution of traffic flow in the urban road network, improving the efficiency of the urban network and improving the transportation efficiency of the whole urban transportation system. Traffic guidance and traffic control are two important components of Intelligent Transportation system (its). The premise of traffic flow guidance and control is to make a reasonable prediction of urban road network traffic. The main work of this paper is to design a combined traffic flow forecasting model to improve the accuracy of traffic flow prediction. Based on the analysis of the characteristics of urban traffic flow, this paper presents a combined forecasting model of urban traffic flow, which satisfies the urban traffic streamline, nonlinearity and paroxysmal. The basic idea of the model is that the traffic flow data is first predicted by a single model, in which the ARIMA model is used to represent the linear traffic data, the neural network partly reflects the nonlinear traffic data, and the K-neighborhood nonparametric regression model reflects the paroxysmal. The prediction results of single model are fitted with neural network. On the basis of the above research, the combined model is used to study the traffic flow forecasting at different time intervals and the traffic flow prediction at different time intervals. The model can be accurately predicted under different forecasting demand conditions, and the applicability of the model can be enhanced. The IBM SPSS Modeler software is used to model the experimental data provided by the Traffic data Research Laboratory of the University of Minnesota at Duluth. The results show that the combined model can achieve better accuracy than the general single model.
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U491.112

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本文編號：2345460