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1、西南交通大学硕士学位论文城市道路交通拥挤状态识别关键技术研究姓名：李家伟申请学位级别：硕士专业：交通工程指导教师：罗霞20090601西南交通大学硕士研究生学位论文 第1页摘 要城市道路交通拥挤成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一，不仅给人们的日常工作与生活带来了很多的不便，还会制约经济的增长、加速城市环境的恶化等等，严重影响着城市的可持续发展。及时、准确地发现路网中发生(或即将发生)的交通拥挤，对于制定合理有效的交通拥挤疏导策略具有重要意义。城市道路交通拥挤状态识别是一个非常复杂的过程，包含了很多内容和技术，但是论文主要对城市道路交通状态识别的以下三个关键技术进行了研究：交通信息采集技术、
2、交通数据预测技术、交通拥挤状态识别算法。论文首先研究了城市道路交通拥挤的定义、分类、及其相关特性，从经济学的角度分析了交通拥挤发生的深层次原因。其次，对各种交通状态信息采集手段进行了分析与比较，对各种交通检测器优化布置进行了研究，并对其一般设计步骤进行了介绍。其中，在固定型交通检测器配置密度优化方法中，提出了一种多目标规划模型。然后，在交通流参数的短时间预测方面，介绍了改进的指数平滑方法和基于BP神经网络的短时间预测方法，以及基于这两种算法的多模型融合预测方法。其中，在多模型融合的具体权重的计算时，引入了动态误差序列的概念，提出了运用等步长最小绝对值法来计算权重。最后，论文在对经典的和改进的城
3、市道路交通拥挤识别算法进行了介绍与对比之后，给出了道路交通拥挤识别算法的工作步骤。结合不同的服务对象对识别算法的侧重要求点不同的事实，通过对单项算法识别结果的再应用，设计了面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合。关键词：道路交通；拥挤识别；交通检测器：短时间预测；数据融合西南交通大学硕士研究生学位论文 第1I页AbstractThe ufmn road tTa伍c conges豳n becomes om ofmain social qucsdoDs细国ch嘶in the咄觚吣baS妇班唧蔽融妇pe0幽删妇喊and跣w丑lalsorestrictlheerx瑚mical growlll,and翟
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7、di删ondensity olXinfi2mion meflxxt ofstationary traffic demctorThen,h妊slxat time forecast aspect of怕伍c flow辟疵叮嘲three forecast techniques ispI珥108砒the iIroDverrlem白妒咖蒯sm000遗forecast tw1mique,based 011位BP neuralnetworks forecast teram隅as well罄the mulfi曲odel fusion ftxeemt钯出峨And when翰la煅1lwe谤鸡plq)o懿位dc短
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9、tor；Short time forecast；Data fusion西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩微或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于：1保密口，在 年解密后使用本授权书；2不保密酬使用本授权书。学位论文作者签名：慈壤讳日期：呷年归I罗日指导教师签名醐：下西南交通大学学位论文创新性声明本人郑重申明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行研
10、究所得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本申明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名： 杏尉日期：叫年名月西南交通大学硕士研究生学位论文 第1页11论文研究的背景第1章绪论随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车拥有量及道路交通量急剧增加。一方面，由于国民经济的快速发展，民众的汽车拥有量进一步提升，现实条件促使人们由公共交通向个体交通特别是非大容量交通方式转换；另一方面，农村人口继续向城市流动，更多的道路将被更多的人所占有，交通量会出现前所未有的膨胀。
11、尤其是在大城市，交通拥挤堵塞以及由此导致的交通能耗、环境污染的加剧，是我国城市面临的极其严重的“城市病”之一，已经成为国民经济进一步发展的瓶颈问题。交通拥挤的加剧，不仅会造成巨额的经济损失，而且如果发展严重甚至还会导致城市功能的瘫痪。交通拥挤的直接危害是使交通延误增大，行车速度降低，带来时间损失；低速行驶增加耗油量，导致燃料费用的增加，增加汽车尾气排放量，导致环境恶化。德克萨斯州交通运输研究中心(Texas TransportationInstitute)的研究报告表明，在1982年到2002年之间，全美每年每个出行者高峰时段的平均出行延误由16小时增加到46小时，总延误时间由7亿小时增加到3
12、5亿小时，拥挤造成的经济损失由142亿美元增加到632亿美元【。加拿大交通部在2005年发布的一份城市交通报告表明，加拿大每年因交通拥挤造成的经济损失达60亿加元【2】。欧洲每年因交通拥挤所造成的经济损失为5,000亿欧元，日本东京每年因交通拥挤造成交通参与者的经济损失相当于123。000亿日元131。我国百万人口以上的大城市，每年由于交通拥堵造成的直接和间接经济损失约计1600亿元，相当于国内生产总值的32，至于拥挤给社会带来的其他负面影响，更是难以估量。交通拥挤已成为世界各国共同关注的焦点和急需解决的重要问题。单纯地依靠修建新的道路已无法解决由交通需求和交通供给之间的矛盾而引起的交通拥挤问
13、题，只有通过使用先进的科学技术来不断完善交通运输系统和管理体系，大幅度地提高现有道路网的通行能力和运行效率，才是解决交通拥挤的有效途径。交通拥挤是由于道路系统的某个局部由于通行能力的不足或突发事件而导致车流速度下降或停止运动，此时车流密度明显增加而产生长时间大范围的车辆排队现象，由于道路上车流的快速运动，致使交通拥挤迅速延伸、扩散，最终导致全路网瘫痪。由此可见，全面有效的获得道路的实时动态交通信息，根西南交通大学硕士研究生学位论文 第2页据这些信息快速、准确地发现路网中已经发生或即将发生的交通拥挤，估计出拥挤的扩散范围和持续时间，对于制定合理有效的交通拥挤疏导策略，避免因局部交通拥挤而引起全路
14、网的交通瘫痪具有重要的现实意义和理论研究价值。因此，对城市道路交通拥挤状态识别的相关技术进行研究是非常必要的。12论文研究的目标和意义1，2。1研究目标可持续发展【4】，是指寻求一条人口、经济、社会、环境和资源相协调，既能满足当代人的需求，而又不对满足后代人需求的能力构成危害的途径。而近几年来，我国工业化进程明显加快，城市交通既迎来了可喜的发展机遇，也面临巨大的城市化需求压力。特别是随着城市机动化的起步，交通拥挤及其引起的环境污染和能源消耗等问题也日益突出。本研究根据可持续发展原则，主要解决城市交通拥挤识别问题，以实现对交通拥挤的及时疏导。一1由于城市道路交通拥挤是一个复杂的问题，不仅本身具有
15、许多特征，而且其产生的原因也很多，本研究试图探索清楚其产生的机理。2进行城市道路交通运行状态判别的前提条件是数据输入，本研究致力于交通检测器优化布置和交通流参数短时间预测的探讨，并希望对此有所突破；、3在对目前现有的城市道路交通拥挤识别方法分析研究的基础上，从不同服务对象的角度出发，建立基于多种不同交通状态识别算法的表决融合，从而达到弥补各种算法的缺点、提高识别结果的可靠性。122论文的理论与实际意义论文研究的理论意义：1通过优化交通检测器的布置，以及提高交通流参数短时间预测的精度，可以改善交通流参数的原始数据和预测数据，从而满足城市道路交通拥挤状态识别模型算法的输入数据良好；2建立面向对象的
16、道路交通拥挤识别算法表决融合，从而达到弥补各种算法的缺点、满足不同服务对象对识别算法不同侧重要求点的目的。论文研究的现实意义：为解决城市交通的拥挤问题，需要从供求两个方面来采取措施【5131，但是，二者同时都需要对城市道路交通运行状态进行检测和评价。利用采集到的数据西南交通大学硕士研究生学位论文 第3页信息对某一时间段的道路网交通状态做出较客观的评估114j，得出易于被使用者接受、利用的直观信息，从而有利于交通管理部门针对已经出现或即将出现的拥挤情况进行交通分配、诱导和控制，避免和疏导交通拥挤；同时也可以为出行者提供有意义的参考，协助道路使用者在合适的时间选择最佳路径，最快地到达目的地，避免出行时间的浪费，提高道路网利用率。13道路交通拥挤状态识别的研究现状131交通检测器布置的研究现状动态交通信息的自动采集技术可根据交通检测器工作地点的不同划分为固定型交通检测器和移动型交通检测器两大类。目前在应用固定型交通检测器采集交通信息方面的研
