本文關(guān)鍵詞：考慮速度離散特性的高速公路交通狀態(tài)估計方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：準確估計高速公路交通狀態(tài)是提高出行效率、保障交通安全的基礎。傳統(tǒng)的交通狀態(tài)估計方法所使用的交通流參數(shù)從宏觀、平均的角度出發(fā),忽略了車輛個體行駛狀態(tài)的差異,使掌握的交通狀態(tài)信息不夠完整,從而導致估計結(jié)果不能全面反映道路交通狀況。從車輛狀態(tài)的差異性出發(fā),以速度離散特性作為研究交通狀態(tài)研究的新視角,進而全面、精準的實現(xiàn)交通狀態(tài)估計,對改善高速公路狀態(tài)估計效果具有重要的理論和實際意義。本文以高速公路基本路段作為研究對象,把速度離散特性作為切入點,通過分析速度離散特征與交通流基本參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系,建立考慮速度離散特性的高速公路路段和地點狀態(tài)估計方法,以期提高狀態(tài)估計精度,使狀態(tài)估計結(jié)果更能符合交通參與者的直觀感受。主要研究內(nèi)容有:(1)速度離散特性及其在基本圖上的分布研究。首先對速度離散的定義方式進行總結(jié),基于統(tǒng)計學原理,提出了相對速度離散度定義。然后,研究了不同限制車速、大車比例下速度離散度的變化規(guī)律。最后,在交通流基本圖的基礎上,對自由流狀態(tài)和擁擠流狀態(tài)下速度離散度與交通參數(shù)分布規(guī)律進行探索,研究相同平均車速下,速度離散度與交通流密度存在的相關(guān)關(guān)系。(2)考慮速度離散特性的路段狀態(tài)估計方法研究。針對傳統(tǒng)高速公路路段狀態(tài)估計中存在的局限性,基于線性最小安全距離模型,建立了速度離散度、平均車速和密度之間的關(guān)系模型。基于此模型,利用速度離散度對檢測器采集到的平均車速進行修正,以傳統(tǒng)平均車速作為絕對估計指標的基礎上,實現(xiàn)了路段狀態(tài)估計方法,并通過實驗驗證了本文方法的有效性。(3)考慮速度離散特性的地點狀態(tài)估計方法研究。針對傳統(tǒng)基于模糊C均值聚類的地點狀態(tài)估計方法以宏觀參數(shù)作為狀態(tài)估計特征存在一定的片面性。從而引入了速度離散度指標,并根據(jù)不同特征對狀態(tài)結(jié)果的貢獻度不同,利用ReliefF方法確定了不同特征在算法中的權(quán)重,并針對傳統(tǒng)方法對初始聚類中心敏感的缺點,利用人工蜂群算法進行了優(yōu)化。最后,通過實驗分析驗證本文方法的有效性。綜上所述,構(gòu)成了考慮速度離散特性的高速公路交通狀態(tài)估計方法研究。實驗表明,本文的方法在主觀指標和客觀指標上均具有一定優(yōu)勢,估計結(jié)果與人們對交通狀態(tài)的感受基本一致。
【關(guān)鍵詞】：高速公路 速度離散 交通狀態(tài)估計 ReliefF方法 人工蜂群算法
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 速度離散特性研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 高速公路交通狀態(tài)估計研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 課題的目的及意義14
• 1.4 論文研究內(nèi)容及章節(jié)安排14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-17
• 2 論文研究思路及關(guān)鍵問題17-25
• 2.1 高速公路基本路段概述17-18
• 2.2 高速公路交通狀態(tài)概述18
• 2.3 論文研究思路18-20
• 2.4 關(guān)鍵問題分析20-21
• 2.5 驗證方法及指標21-23
• 2.5.1 主觀驗證方法及指標21-22
• 2.5.2 客觀驗證方法及指標22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-25
• 3 速度離散特性及其在基本圖上的分布研究25-45
• 3.1 引言25
• 3.2 速度離散性定義25-26
• 3.2.1 速度標準差25-26
• 3.2.2 第 85%位速度與 15%位速度差26
• 3.3 不同因素對速度離散特性的影響分析26-31
• 3.3.1 不同限制車速對速度離散特征的影響26-29
• 3.3.2 不同大車比例對速度離散特征的影響29-31
• 3.4 速度離散度在基本圖上分布研究31-43
• 3.4.1 交通流基本圖31-32
• 3.4.2 自由流狀態(tài)下速度離散分布32-38
• 3.4.3 擁擠流狀態(tài)下速度離散分布38-41
• 3.4.4 速度離散度在基本圖上的分布特征分析41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 4 考慮速度離散特性的高速公路路段交通狀態(tài)估計方法45-59
• 4.1 引言45
• 4.2 傳統(tǒng)高速公路路段交通狀態(tài)估計方法45-48
• 4.2.1 傳統(tǒng)基于速度閾值的路段狀態(tài)估計方法45-46
• 4.2.2 傳統(tǒng)基于速度閾值的路段狀態(tài)估計方法的不足46-48
• 4.3 考慮速度離散特性的高速公路路段交通狀態(tài)估計方法48-54
• 4.3.1 高速公路路段交通狀態(tài)及劃分48-49
• 4.3.2 速度離散度、密度與平均車速的關(guān)系模型49-52
• 4.3.3 考慮速度離散度的路段平均車速修正模型52-53
• 4.3.4 考慮速度離散的路段交通狀態(tài)估計算法設計53-54
• 4.4 方法驗證及結(jié)果分析54-58
• 4.4.1 仿真設置55
• 4.4.2 結(jié)果分析55-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 5 考慮速度離散特性的高速公路地點交通狀態(tài)估計方法59-77
• 5.1 引言59
• 5.2 傳統(tǒng)高速公路地點交通狀態(tài)估計方法59-64
• 5.2.1 高速公路地點交通狀態(tài)及劃分59-60
• 5.2.2 聚類分析60-61
• 5.2.3 FCM算法基本原理61-62
• 5.2.4 基于FCM的地點交通狀態(tài)估計算法62-64
• 5.2.5 FCM算法在地點交通狀態(tài)估計中的不足64
• 5.3 考慮速度離散度并改進FCM的地點交通狀態(tài)估計算法64-70
• 5.3.1 考慮速度離散度并針對FCM算法的改進思路64-65
• 5.3.2 基于Relief F方法的指標權(quán)重確定65-66
• 5.3.3 基于人工蜂群方法的初始聚類中心選擇66-68
• 5.3.4 考慮速度離散并改進FCM的地點交通狀態(tài)估計算法流程68-70
• 5.4 仿真驗證及結(jié)果分析70-75
• 5.4.1 仿真設置70
• 5.4.2 結(jié)果分析70-75
• 5.5 本章小結(jié)75-77
• 6 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 總結(jié)77
• 6.2 展望77-79
• 致謝79-81
• 參考文獻81-87
• 附錄87
• A. 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表論文87
• B. 作者在攻讀碩士學位期間公開的發(fā)明專利87
• C. 作者在攻讀碩士學位期間參與的科研項目87

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1 林h，

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