基于浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)的行車速度預(yù)測模型研究.pdf

1、行車速度是交通狀態(tài)的重要參數(shù)之一，也是智能交通系統(tǒng)需要預(yù)測的一項(xiàng)重要指標(biāo)。由速度可以得到道路交通流量、密度等信息，為預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的道路交通基本狀況提供依據(jù)；同時(shí)可以分析道路上的交通流運(yùn)行狀態(tài)，控制交通流，反饋數(shù)據(jù)作為交叉口信號(hào)協(xié)同控制的依據(jù)，以便及時(shí)疏導(dǎo)過往車輛，縮短出行時(shí)間，減少損失，保證交通的安全暢通。以往基于線圈等固定設(shè)備采集的數(shù)據(jù)的短時(shí)預(yù)測，只是路段的某個(gè)斷面，分布不夠；浮動(dòng)車比較均勻的分布在路段上，通過GPS車載裝置和無

2、線通信設(shè)備，將車輛信息（如時(shí)間、速度、經(jīng)緯度坐標(biāo)、方向等參數(shù)）實(shí)時(shí)傳送到浮動(dòng)車信息中心。因此，浮動(dòng)車GPS數(shù)據(jù)對(duì)固定設(shè)備采集信息是一個(gè)較好的補(bǔ)充，為行車速度預(yù)測研究提供了良好的基礎(chǔ)。 論文在綜述國內(nèi)外浮動(dòng)車以及道路旅行時(shí)間、行車速度預(yù)測相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的路段行車速度短時(shí)預(yù)測模型進(jìn)行了研究?；诟?dòng)車數(shù)據(jù)，結(jié)合路網(wǎng)的歷史運(yùn)行和實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，分別建立了K-近鄰預(yù)測模型、灰色馬爾柯夫預(yù)測模型和加權(quán)馬爾柯夫預(yù)測模型。在