基于數(shù)據(jù)融合的短時交通流預(yù)測與智能交通信號系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步，交通問題日益突出。作為有效解決現(xiàn)有道路交通問題的途徑，發(fā)達國家正在競相研究智能交通系統(tǒng)(ITS)。ITS將成為21世紀(jì)現(xiàn)代化地面交通運輸體系的發(fā)展方向，是交通運輸進入信息時代的重要標(biāo)志。以交通流量為重要內(nèi)容的道路交通信息是所有ITS項目不可缺少的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確地預(yù)測交通流量是ITS的關(guān)鍵所在，也是交通流誘導(dǎo)研究的重要環(huán)節(jié)。交通流量是一個時變的非線性系統(tǒng)，其內(nèi)部變量、輸入變量眾多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜。其中短時交通流預(yù)測是動態(tài)

2、交通控制和誘導(dǎo)的前提。
　　 由于近年來，隨著計算機技術(shù)和傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展，多傳感器數(shù)據(jù)融合理論及其相關(guān)技術(shù)已在許多軍事及民用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。基于此，本文提出了一種基于分步式濾波的數(shù)據(jù)融合算法（Fusion Algorithm of Filtering Step By Step ,簡記FAFSS）的短時交通流量預(yù)測模型，該模型與傳統(tǒng)的基于卡爾曼濾波（KF）理論的預(yù)測模型相比，不僅減少了計算量，降低了模型對中心處理器的要

3、求，而且保證了預(yù)測的精確度。論文還利用澳大利亞某高速公路所采集的數(shù)據(jù)進行了預(yù)測仿真實驗。實驗結(jié)果表明該算法確保了預(yù)測精度，簡化了計算量，提高了響應(yīng)速度，可以實現(xiàn)對交通流量的實時預(yù)測。
　　 本文還介紹了實驗室研制的基于以太網(wǎng)的城市智能交通信號控制系統(tǒng)的組成及其功能，并詳細講述了基于Delphi的智能交通信號控制系統(tǒng)的上位機軟件的實現(xiàn)過程，其中包括燈色方案數(shù)據(jù)表的形成過程，相位配時方案的設(shè)置，時段方案的設(shè)置以及表中數(shù)據(jù)、步伐時間數(shù)