基于RFID數(shù)據(jù)的城市交通流動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)研究.pdf

1、城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，使得現(xiàn)有城幣的交通系統(tǒng)承載著日益增長的需求與壓力，交通擁堵問題成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的頑疾，隨之產(chǎn)生的交通運(yùn)輸效益下降、環(huán)境污染、能源過度消耗等問題日益嚴(yán)重，交通擁堵這一頑疾亟待解決?；谥悄懿杉O(shè)備的城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)是緩解城市交通擁堵問題的重要途徑之一。本文由射頻識(shí)別技術(shù)(Radio Frequency Identification Devices，RFID)所采集的城市道路交通數(shù)據(jù)特征分析入手，提出基于RFID數(shù)據(jù)的

2、交通參數(shù)提取方法，實(shí)現(xiàn)基于RFID數(shù)據(jù)的城市道路微觀交通模擬，構(gòu)建基于RFID數(shù)據(jù)的城市道路交通流短時(shí)預(yù)測(cè)模型，開展基于RFID數(shù)據(jù)的城市道路交通狀態(tài)判別研究，實(shí)現(xiàn)基于交通狀態(tài)判別的交通流動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)研究。
　　文章首先對(duì)用于采集車流數(shù)據(jù)的RFID技術(shù)進(jìn)行了概述，由于RFID采集點(diǎn)多布設(shè)在信號(hào)交叉口出口路段上，這一布設(shè)特點(diǎn)導(dǎo)致RFID采集車輛記錄多是單點(diǎn)斷面靜態(tài)記錄。為了得到相對(duì)完整的符合時(shí)間規(guī)律的車輛行程數(shù)據(jù)并滿足動(dòng)態(tài)化要求，不

3、僅需要將車輛記錄與RFID基站位置進(jìn)行空間匹配，同時(shí)需要考慮交叉口信號(hào)配時(shí)的情況。本文首先在數(shù)據(jù)記錄質(zhì)量分析的基礎(chǔ)上，提出基于RFID技術(shù)的交通流特性參數(shù)提取方法，以交通工程學(xué)對(duì)交通特性參數(shù)的基本定義為核心，借助靜態(tài)RFID記錄中的車牌字段與車輛通過時(shí)間字段等基礎(chǔ)信息對(duì)單一檢測(cè)斷面與相鄰檢測(cè)斷面的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行交通流特性參數(shù)提取，得到流量、速度、行程時(shí)間、車頭時(shí)距、交叉口轉(zhuǎn)向等參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)交通量特征、車輛到達(dá)特征、速

4、度特征、車頭時(shí)距特征、行程時(shí)間特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究，并將統(tǒng)計(jì)分布結(jié)果作為基本輸入用于車流模擬框架的構(gòu)建。
　　在車流模擬框架構(gòu)建研究中，本文首先從車輛行駛的微觀分析出發(fā)，分析討論車輛在交叉口上游檢測(cè)斷面行駛至交叉口停車線并駛向下游檢測(cè)斷面的路段行駛特征，基于分析結(jié)果結(jié)合線性跟馳模型、安全換道模型構(gòu)建了車輛在路段上的行駛規(guī)則;同時(shí)，本文利用車輛到達(dá)交叉口的時(shí)刻與信號(hào)運(yùn)行時(shí)刻判斷車輛在交叉口停車線的停車排隊(duì)特征，并結(jié)合路段行駛規(guī)則構(gòu)建了

5、完整的城市道路車流模擬框架。在實(shí)例分析時(shí)，本文利用交通參數(shù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律產(chǎn)生交通流特性參數(shù)的隨機(jī)數(shù)，以此作為車流模擬框架的輸入，并借助Matlab數(shù)值模擬環(huán)境，對(duì)單交叉口范圍內(nèi)相鄰RFID檢測(cè)斷面的車流進(jìn)行了模擬，并通過對(duì)模擬結(jié)果的分析，獲取了行程時(shí)間、排隊(duì)長度等通過一般采集方法較難直接采集的交通運(yùn)行特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了從靜態(tài)RFID記錄中提取得到交通狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化特征，其結(jié)果可用作交通狀態(tài)判別的基本輸入。
　　為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)RFID記

6、錄中提取交通運(yùn)行動(dòng)態(tài)特征，本文在構(gòu)建車流模擬框架的同時(shí)，構(gòu)建了基于RFID數(shù)據(jù)的交通流短時(shí)預(yù)測(cè)方法。考慮到交通參數(shù)時(shí)間序列具有隨機(jī)信號(hào)的特征，本文以交通流特性參數(shù)時(shí)間序列的小波分解為前提，對(duì)小波分解得到的近似變量和細(xì)節(jié)變量分別選用支持向量機(jī)方法建立預(yù)測(cè)模型，并利用GA、PSO等方法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，并綜合考慮數(shù)值精度與運(yùn)算速度兩方面因素，借助數(shù)值對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方法，對(duì)預(yù)測(cè)模型參數(shù)的輸入個(gè)數(shù)進(jìn)行了研究。借助對(duì)速度時(shí)間序列的實(shí)例分析，分別得到

7、了2min和5min時(shí)間間隔的速度預(yù)測(cè)結(jié)果，其精度滿足一定要求，并將預(yù)測(cè)算法應(yīng)用到閾值去噪處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，其結(jié)果表明所構(gòu)建的預(yù)測(cè)算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)靜態(tài)RFID記錄的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。
　　對(duì)靜態(tài)RFID記錄采用預(yù)測(cè)的方法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分析主要針對(duì)交通流特性參數(shù)，而掌握交通流狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，需要綜合考慮不同交通流特性參數(shù)的變化特征，因此，在基于RFID數(shù)據(jù)的城市道路交通運(yùn)行特征分析與車流模擬的基礎(chǔ)上，本文提出一種采用平均里程行程延誤、平均行

8、程速度、排隊(duì)長度等多個(gè)參數(shù)來判別城市道路交通狀態(tài)的方法。該方法以模糊綜合評(píng)價(jià)模型為基礎(chǔ)，以車流模擬結(jié)果所提取的交通流特性參數(shù)作為輸入，通過構(gòu)建參數(shù)的梯形隸屬度函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交叉口左、直、右三個(gè)方向上的相鄰檢測(cè)斷面的交通狀態(tài)進(jìn)行模糊判別，并對(duì)交通狀態(tài)模糊判別方法中的單因素權(quán)重矩陣取值對(duì)判別結(jié)果的影響進(jìn)行了分析研究，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了從靜態(tài)RFID記錄中提取動(dòng)態(tài)交通變化特征。交通狀態(tài)判別結(jié)果可用于構(gòu)建城市道路交通誘導(dǎo)路徑搜索算法。
　　誘

9、導(dǎo)路徑是交通流動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)系統(tǒng)的重要體現(xiàn)，本文提出一種基于城市道路交通狀態(tài)判別的動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)路徑搜索算法。以城市路網(wǎng)為研究載體，借助車流模擬框架得到路網(wǎng)內(nèi)的車流模擬數(shù)據(jù)，結(jié)合交通參數(shù)提取方法得到模擬路網(wǎng)內(nèi)相鄰檢測(cè)斷面的平均里程行程延誤、平均行程速度、排隊(duì)長度等交通流特性參數(shù)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊判別方法得到模擬路網(wǎng)內(nèi)相鄰檢測(cè)斷面的交通狀態(tài)判別結(jié)果，并利用交通狀態(tài)判別結(jié)果作為搜索算法中有向弧的動(dòng)態(tài)權(quán)重，結(jié)合基于曼哈頓距離的啟發(fā)式路徑搜索算法，實(shí)現(xiàn)