城市道路交通擁堵狀態(tài)預(yù)測與評估方法研究

發(fā)布時間：2020-05-20 11:47

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速增長,城市交通擁堵狀況變得越來越嚴(yán)重,交通擁堵影響了廣大居民的工作和學(xué)習(xí),同時伴隨而來的是嚴(yán)峻的環(huán)境問題,因此緩解交通擁堵問題變得尤為重要。如果居民可以對已經(jīng)發(fā)生或未來即將發(fā)生的交通擁堵狀態(tài)進(jìn)行及時、準(zhǔn)確的預(yù)測與評估,出行時便可以有效地避免交通擁堵帶來的影響。針對現(xiàn)有的交通擁堵預(yù)測方法精度不高、穩(wěn)定性不強(qiáng)、預(yù)測用時較長的不足,以及各交通時段對交通擁堵的不同影響、單因素?zé)o法準(zhǔn)確表征交通擁堵狀態(tài)的問題,本文提出了一種采用多指標(biāo)模糊綜合評價的交通擁堵狀態(tài)級別預(yù)測與評估的方法。該方法在預(yù)測方面,提出了一種后期隨機(jī)慣性權(quán)重粒子群算法與支持向量回歸機(jī)相結(jié)合的短時交通流預(yù)測模型(MPSO-SVR),利用該模型對表征交通擁堵狀態(tài)的交通流參數(shù)平均速度和交通流量進(jìn)行預(yù)測,該預(yù)測模型用均勻分布的隨機(jī)慣性權(quán)重替代標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中不變的慣性權(quán)重,加快了算法的收斂速度、提高了算法的性能。在擁堵級別評估方面,通過交通流量和平均速度的預(yù)測值得到三個因素指標(biāo)平均速度、交通流密度、道路飽和度的預(yù)測值,將三個因素指標(biāo)輸入到多指標(biāo)模糊綜合評價模型中,即首先建立交通擁堵狀態(tài)評估的因素集和評價集,通過熵值法確定早高峰、晚高峰、其他時段下三個因素指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),再通過梯形隸屬度函數(shù)確定各指標(biāo)在各時段的隸屬度,最終將交通擁堵狀態(tài)劃分為六個級別。最后,通過對美國PeMS數(shù)據(jù)庫中I405高速路的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行交通擁堵預(yù)測評估實(shí)驗(yàn),將預(yù)測出的平均速度與交通流量進(jìn)行計(jì)算得出交通擁堵指標(biāo)體系,并用于多指標(biāo)模糊綜合評價方法來進(jìn)行交通擁堵級別預(yù)測,并與標(biāo)準(zhǔn)PSO-SVR方法預(yù)測的交通擁堵級別評估結(jié)果對比,可以看出本文提出的優(yōu)化方法預(yù)測出的交通擁堵狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)吻合較好,準(zhǔn)確率可達(dá)94.79%。
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