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1、隨著國(guó)家基礎(chǔ)建設(shè)的飛速發(fā)展,城市化進(jìn)程的不斷加快,以及人民生活水平的提高和私家車保有量的迅速增加,城市道路交通的負(fù)荷急劇增加,造成目前我國(guó)大、中型城市交通設(shè)施跟不上經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度,交通擁塞成為一個(gè)很普遍的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究已經(jīng)證明,建立智能交通管理系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)是現(xiàn)有公認(rèn)的解決交通擁擠、交通阻塞等交通問(wèn)題的有效途徑??茖W(xué)、智能化的交通誘導(dǎo)技術(shù)作為智能交通領(lǐng)域的理論基
2、礎(chǔ)和重要技術(shù),在解決交通參與者的盲目行駛和均衡路網(wǎng)交通流分布等問(wèn)題方面起著重要作用。
本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的現(xiàn)狀和誘導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的研究,以分布式誘導(dǎo)體系的基本架構(gòu)為基礎(chǔ),針對(duì)大型城市的繞(環(huán))城高速公路,給出了一種城市交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)框架和具體的實(shí)施框架,并建立了基于信息融合的交通誘導(dǎo)模型。在此誘導(dǎo)模型的基礎(chǔ)上,本文對(duì)交通流的核心參數(shù),即交通流量和行程時(shí)間的預(yù)測(cè)以及動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑誘導(dǎo)等方面分別進(jìn)行了具體研究。為了提
3、高預(yù)測(cè)精度,對(duì)用于預(yù)測(cè)的交通流基礎(chǔ)信息都預(yù)先以信息融合技術(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行了融合。在交通流量的預(yù)測(cè)上,采用了基于最優(yōu)梯度的動(dòng)態(tài)平滑因子指數(shù)平滑模型,提高了預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。在行程時(shí)間的預(yù)測(cè)上,提出了一種基于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集信息和歷史交通信息融合的行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型。模型將交通流信息分成兩部分分別進(jìn)行處理,一方面通過(guò)采集到的實(shí)時(shí)交通信息在經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)信息融合后,根據(jù)相關(guān)性進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè);另一方面通過(guò)歷史數(shù)據(jù)建立多種模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),(如卡爾曼濾波模型
4、、灰色模型等),最后將這些預(yù)測(cè)結(jié)果以信息融合為基礎(chǔ),進(jìn)行比較融合,得到最終的行程時(shí)間預(yù)測(cè)值。仿真結(jié)果表明,預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性得到了一定程度的提高,符合實(shí)際交通誘導(dǎo)的需要。在交通流動(dòng)態(tài)最優(yōu)路徑誘導(dǎo)研究方面,本文通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)最短路徑算法的改進(jìn),并結(jié)合繞城高速的現(xiàn)狀,以行程時(shí)間、行駛距離、道路占有率等因素作為綜合道路阻抗,提出了符合實(shí)際交通情況的動(dòng)態(tài)交通流路徑誘導(dǎo)算法?;谏鲜鲅芯?,本文開(kāi)發(fā)了微觀交通仿真軟件,對(duì)于交通誘導(dǎo)信息的預(yù)測(cè)、發(fā)布,最優(yōu)路
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