融合移動(dòng)信號(hào)流的高速公路交通擁擠預(yù)警與調(diào)控.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著交通需求的快速增長(zhǎng),高速公路交通擁擠日益嚴(yán)重。為保障高速公路的安全、高效運(yùn)行,本研究利用手機(jī)定位技術(shù)構(gòu)建了高速公路交通參數(shù)采集平臺(tái),在已有的研究成果基礎(chǔ)上,較為深入地研究了高速公路交通擁擠識(shí)別、預(yù)警和調(diào)控方法,為高速公路管理工作提供相關(guān)的理論依據(jù)和決策支持。
  在利用手機(jī)定位技術(shù)構(gòu)建的高速公路交通參數(shù)采集平臺(tái)上,分析了隨時(shí)空變化的移動(dòng)信號(hào)流和高速公路交通流之間的關(guān)系特性,提出了一種新的手機(jī)定位地圖匹配方法,以圖論聚類(lèi)方法提取

2、了觀測(cè)路段的獨(dú)立車(chē)輛數(shù),給出了獨(dú)立車(chē)輛車(chē)型識(shí)別方法以及平均行程速度、密度和交通量參數(shù)的估計(jì)算法,結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)分析了影響交通參數(shù)采集精度的因素。
  根據(jù)高速公路交通參數(shù)周期性變化特性,建立了交通參數(shù)季節(jié)自回歸求和移動(dòng)平均預(yù)測(cè)模型、等維新息灰色預(yù)測(cè)模型和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。綜合三種預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn),建立了最小方差組合預(yù)測(cè)模型,實(shí)驗(yàn)表明最小方差組合預(yù)測(cè)模型精度優(yōu)于三種單一預(yù)測(cè)模型。
  針對(duì)高速公路交通狀態(tài)劃分中的模糊性和隨

3、機(jī)性,提出了一種高速公路交通狀態(tài)云識(shí)別模型。在確定云識(shí)別模型輸入?yún)?shù)基礎(chǔ)上,利用云合成理論和云相似度的定義,計(jì)算了待識(shí)別狀態(tài)的擁擠度,給出了擁擠確認(rèn)和擁擠類(lèi)型判別條件。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:云識(shí)別模型不僅能夠準(zhǔn)確地對(duì)高速公路交通擁擠狀態(tài)進(jìn)行判別,而且能夠反映出交通擁擠的程度和擁擠的變化過(guò)程。此外,將云識(shí)別模型和交通參數(shù)多步預(yù)測(cè)模型結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)常發(fā)性擁擠發(fā)生時(shí)間、路段、可能性以及擁擠程度的預(yù)測(cè)。
  總結(jié)分析了影響高速公路交通事件持續(xù)

4、時(shí)間的因素,分別基于粗糙集理論和最小二乘支持向量機(jī)建立了事件持續(xù)時(shí)間和事件影響因素之間的關(guān)系模型,實(shí)現(xiàn)了事件持續(xù)時(shí)間的滾動(dòng)預(yù)測(cè);在事件持續(xù)時(shí)間滾動(dòng)預(yù)測(cè)和交通參數(shù)多步預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,考慮了車(chē)輛到離率隨機(jī)變化情況,分別采用隨機(jī)排隊(duì)理論和沖擊波理論建立了排隊(duì)長(zhǎng)度和擁擠持續(xù)時(shí)間滾動(dòng)預(yù)測(cè)模型,給出了兩種預(yù)測(cè)模型的具體實(shí)現(xiàn)步驟和流程圖,并通過(guò)實(shí)例比較了兩種模型的預(yù)測(cè)效果;在事件持續(xù)時(shí)間和排隊(duì)長(zhǎng)度滾動(dòng)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,研究了適用于解決偶發(fā)性擁擠的調(diào)控分流方法,

5、以最大排隊(duì)長(zhǎng)度作為警戒指標(biāo),分別采用隨機(jī)排隊(duì)理論和沖擊波理論推導(dǎo)了調(diào)控分流量和調(diào)控作用施加時(shí)刻之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。
  分析了高速公路入口匝道定時(shí)調(diào)節(jié)、感應(yīng)調(diào)節(jié)和匝道協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)的特點(diǎn)和原理,提出了適用于解決局部常發(fā)性擁擠的單點(diǎn)入口匝道模糊控制方法,設(shè)計(jì)了控制規(guī)則易于調(diào)整的修正因子模糊控制器。針對(duì)入口匝道定時(shí)協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)的不足,建立了由宏觀交通流模型、匝道排隊(duì)長(zhǎng)度模型和擁擠路段排隊(duì)長(zhǎng)度模型組成的匝道動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制模型,采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)協(xié)調(diào)控

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