基于流量預(yù)測(cè)的交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究
發(fā)布時(shí)間:2021-03-07 10:08
交通擁堵一直是制約交通發(fā)展的一個(gè)瓶頸,大部分城市由于早期交通規(guī)劃不夠長(zhǎng)遠(yuǎn),導(dǎo)致目前的運(yùn)輸硬件設(shè)施不能滿足車輛數(shù)量顯著增加后對(duì)道路通行能力的需求。同時(shí),硬件設(shè)施條件在短期內(nèi)難以改變,且改造的成本巨大。如何在現(xiàn)有條件下,利用先進(jìn)的方法理論,改善道路通行能力已成為亟需解決的難題。本文在學(xué)習(xí)研究了短時(shí)交通流和交通信號(hào)控制的理論方法后,發(fā)現(xiàn)雖然目前分別用于短時(shí)交通流預(yù)測(cè)與交通信號(hào)配時(shí)的方法手段很多,但之間缺乏聯(lián)系,未構(gòu)成完善的體系。在短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方面,由于目前方法的先天缺陷,并不能很好的對(duì)交通流精確預(yù)測(cè);在交通信號(hào)配時(shí)方面,目前大多信號(hào)配時(shí)方案是一種被動(dòng)調(diào)節(jié),對(duì)于交通流量的變化缺乏主動(dòng)應(yīng)對(duì),其調(diào)控能力具有一定的滯后性。故本文在研究中首先將交通流預(yù)測(cè)與信號(hào)配時(shí)看做一個(gè)體系中的兩個(gè)相關(guān)模塊進(jìn)行考慮,從短時(shí)交通流預(yù)測(cè)出發(fā),對(duì)如何進(jìn)行信號(hào)配時(shí)方案調(diào)整進(jìn)行研究。主要研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾部分:(1)構(gòu)建短期交通流量預(yù)測(cè)模型。利用明尼蘇達(dá)交通管理中心獲得的數(shù)據(jù),構(gòu)建了與傳統(tǒng)單一預(yù)測(cè)模型不同的基于Stacking的短期交通流組合預(yù)測(cè)模型,該模型的準(zhǔn)確率相比單一模型平均提高13.963%。(2)對(duì)提出的模型進(jìn)...
【文章來(lái)源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究目的
1.3 技術(shù)路線
1.4 全文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論方法綜述
2.1 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)
2.1.1 基本概念
2.1.2 研究現(xiàn)狀與不足
2.2 信號(hào)控制
2.2.1 基本概念
2.2.2 研究現(xiàn)狀與不足
2.3 Stacking集成學(xué)習(xí)方法
2.3.1 Stacking方法
2.3.2 Stacking的優(yōu)勢(shì)
2.4 本章小結(jié)
3 基于Stacking的預(yù)測(cè)方法及改進(jìn)
3.1 基準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法
3.1.1 線性平均模型
3.1.2 時(shí)間序列模型
3.2 基于Stacking的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法
3.2.1 基本思路與框架
3.2.2 初級(jí)學(xué)習(xí)器
3.2.3 次級(jí)學(xué)習(xí)器
3.3 模型改進(jìn)
3.3.1 基于滑動(dòng)窗口的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
3.3.2 考慮天氣因素的模型
3.4 仿真驗(yàn)證
3.4.1 交通數(shù)據(jù)
3.4.2 天氣數(shù)據(jù)
3.4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理與可視化
3.4.4 結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于預(yù)測(cè)交通流的多目標(biāo)信號(hào)配時(shí)優(yōu)化
4.1 指標(biāo)選取
4.2 權(quán)重系數(shù)
4.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型
4.4 優(yōu)化模型求解
4.5 實(shí)例分析
4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論
5.1 總結(jié)
5.2 展望與不足
5.3 實(shí)踐建議
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄 A 圖表
本文編號(hào):3068884
【文章來(lái)源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究目的
1.3 技術(shù)路線
1.4 全文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論方法綜述
2.1 短時(shí)交通流預(yù)測(cè)
2.1.1 基本概念
2.1.2 研究現(xiàn)狀與不足
2.2 信號(hào)控制
2.2.1 基本概念
2.2.2 研究現(xiàn)狀與不足
2.3 Stacking集成學(xué)習(xí)方法
2.3.1 Stacking方法
2.3.2 Stacking的優(yōu)勢(shì)
2.4 本章小結(jié)
3 基于Stacking的預(yù)測(cè)方法及改進(jìn)
3.1 基準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法
3.1.1 線性平均模型
3.1.2 時(shí)間序列模型
3.2 基于Stacking的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法
3.2.1 基本思路與框架
3.2.2 初級(jí)學(xué)習(xí)器
3.2.3 次級(jí)學(xué)習(xí)器
3.3 模型改進(jìn)
3.3.1 基于滑動(dòng)窗口的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
3.3.2 考慮天氣因素的模型
3.4 仿真驗(yàn)證
3.4.1 交通數(shù)據(jù)
3.4.2 天氣數(shù)據(jù)
3.4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理與可視化
3.4.4 結(jié)果分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于預(yù)測(cè)交通流的多目標(biāo)信號(hào)配時(shí)優(yōu)化
4.1 指標(biāo)選取
4.2 權(quán)重系數(shù)
4.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型
4.4 優(yōu)化模型求解
4.5 實(shí)例分析
4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論
5.1 總結(jié)
5.2 展望與不足
5.3 實(shí)踐建議
參考文獻(xiàn)
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本文編號(hào):3068884
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