【摘要】：近年來(lái)，隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)急劇擴(kuò)大，對(duì)公路交通運(yùn)行能力提出了更高的要求。為了適應(yīng)這一變化，現(xiàn)有高速公路逐步拓寬路面至雙向八車(chē)道、十車(chē)道，一定程度上極大的提升了高速公路的通行能力。然而，車(chē)道拓寬的高速公路仍然采用過(guò)去客貨混行的通行模式，不僅對(duì)提高道路的通行能力有限，而且極易引發(fā)交通事故，造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，降低道路的通行能力。如果能依據(jù)不同類(lèi)型車(chē)輛通行數(shù)量的比例對(duì)車(chē)道進(jìn)行分配管理，并且根據(jù)車(chē)流量短時(shí)預(yù)測(cè)的結(jié)果對(duì)通行車(chē)輛實(shí)施動(dòng)態(tài)智能誘導(dǎo)，即可進(jìn)一步優(yōu)化車(chē)道利用率，提高高速公路運(yùn)行效率。具體而言，本文的主要研究工作如下： （1）利用一次指數(shù)平滑法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)，提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的算法，并和前幾種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證了兩者融合的算法具有預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，誤差小的優(yōu)勢(shì)。 （2）通過(guò)對(duì)當(dāng)前我國(guó)高速公路多車(chē)道交通流特性的分析，利用TransModeler仿真軟件建立不同時(shí)段、不同車(chē)型、不同車(chē)速下的日交通流量模型，就建立的雙向八車(chē)道西寶高速進(jìn)行了多種分車(chē)道運(yùn)行模型的仿真，并給出了雙向八車(chē)道，在客貨比達(dá)到何種比例時(shí)采用哪種類(lèi)型的交通管理模式。 （3）把預(yù)測(cè)結(jié)果和多車(chē)道的管理模式通過(guò)通信設(shè)備發(fā)送到客戶(hù)端，引導(dǎo)駕駛員選擇合理的行車(chē)路線(xiàn)，避開(kāi)車(chē)流量大、堵車(chē)路段，對(duì)提高高速公路的通行能力具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。
【圖文】：

從而確定最佳的多車(chē)道管理方案，即多車(chē)道劃分模型。4.3 實(shí)例仿真及結(jié)果分析4.3.1 仿真環(huán)境的介紹本文研究中，以西安到楊凌雙向 8 車(chē)道高速公路為仿真路段，全程 20km；仿真時(shí)間設(shè)為上午 10：00~11：00；設(shè)兩端車(chē)輛數(shù)分別為 2000 輛，自由流速度為 90-120 km/h，，最大速度為 120km/h。其中模擬仿真了三種分車(chē)道模型（客/客/貨/貨，如圖 4.1；客/客/混行；客/混行，如圖 4.2），以靠近綠化帶為準(zhǔn)車(chē)道分別設(shè)定為：客/客/貨/貨，客/客/混行，客/混行。對(duì)三種模型設(shè)立同樣的交通流量、車(chē)速限定，分別對(duì)不同客貨比進(jìn)行仿真。根據(jù)同一地點(diǎn)的車(chē)輛占有率、車(chē)速進(jìn)行對(duì)比，比較哪種類(lèi)型的分車(chē)道模型更加高效、安全，最后確定在這一客貨比下運(yùn)行的最佳的多車(chē)道管理方案，即多車(chē)道劃分模型。

長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文41圖 4.2 西安到楊凌某段高速公路客/混行模型仿真圖4.3.2 仿真結(jié)果（1）客車(chē)流量大于貨車(chē)流量（設(shè)定客貨比為 8:2）圖 4.3 第二車(chē)道的平均占有率 圖 4.4 第二車(chē)道的平均速度圖 4.3 和圖 4.4 分別是每種模型客貨比近似為 8:2 時(shí)，第二車(chē)道同一地點(diǎn)的平均占有率和平均速度的對(duì)比圖，從圖上可以很明顯的看出，對(duì)于平均占有率，客/客/混行模型的占有率最大，客/客/貨/貨模型最平穩(wěn)，而不管是哪種類(lèi)型的車(chē)道劃分模型，速度差別不大。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：U495;U491.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2547063