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高速路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與預測的研究

發(fā)布時間:2017-11-08 08:24

  本文關鍵詞:高速路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與預測的研究


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【摘要】:近年來,我國由高速公路構成的骨干路網(wǎng)已經(jīng)覆蓋了大部分城市,極大緩解了我國公路交通運輸?shù)膲毫?但由于缺乏對路網(wǎng)交通狀態(tài)判別以及發(fā)展趨勢分析,致使路網(wǎng)管理運營方面仍然處于相對落后的被動管理,難以保證高速路網(wǎng)的高效運行。深入了解我國高速公路的運營現(xiàn)狀,研究和建立符合我國高速公路特點的交通狀態(tài)判別與預測體系是非常必要的。對路網(wǎng)交通狀態(tài)判別和預測方法進行研究,提升高速路網(wǎng)的運營管理效率,使運營決策做到有據(jù)可依。本文在總結國內(nèi)外相關研究的基礎上,首先對高速路網(wǎng)交通特性進行分析,運用基于模糊聚類的方法對路段交通狀態(tài)判別,結合路網(wǎng)交通的拓撲特性,提出一種路網(wǎng)連通度評價方法,在此基礎上選取路網(wǎng)飽和度、路網(wǎng)暢通率以及路網(wǎng)連通度作為判別指標,采用模糊綜合評價法判別高速路網(wǎng)的交通狀態(tài);其次,通過對高速路網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的分析和挖掘,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卡爾曼濾波算法實現(xiàn)對路網(wǎng)交通需求的預測,即路網(wǎng)OD矩陣的預測,同時結合交通仿真技術將預測的路網(wǎng)OD需求動態(tài)的分配到各路段中,再運用本文提出的路網(wǎng)狀態(tài)判別方法,預測路網(wǎng)的狀態(tài);最后,以北京市東北五環(huán)外的高速路網(wǎng)為例,驗證本文路網(wǎng)狀態(tài)判別與預測模型的有效性。
【學位授予單位】:山東理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U491

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