基于交通流量短時預(yù)測的城際高速公路基本路段服務(wù)水平判定研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)交通量超常增長，城際高速公路交通負(fù)荷日益增加，尤其是進(jìn)出城區(qū)路段高峰期通行能力飽和，事故頻發(fā)，擁堵嚴(yán)重，已成為制約城市經(jīng)濟(jì)與交通持續(xù)發(fā)展的新“瓶頸”。在道路硬件建設(shè)不可能短期實(shí)現(xiàn)的情況下，通過技術(shù)手段優(yōu)化和完善區(qū)域道路交通控制與管理就成為一種有效的對策。高速公路服務(wù)水平判定作為智能交通系統(tǒng)的一部分，如果能夠準(zhǔn)確預(yù)測，便可以對出行者出行進(jìn)行引導(dǎo)，均衡交通流，減少交通擁堵。但目前服務(wù)水平理論在高速公路基本路段的應(yīng)用上還存在缺

2、陷，有待于進(jìn)一步完善，因此全面系統(tǒng)研究高速公路服務(wù)水平，對于形成適合我國國情的高速公路服務(wù)水平判定方法，促進(jìn)高速公路健康發(fā)展，具有重要的理論參考價值和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。 本文歸納總結(jié)了城際高速公路交通特征，并以京津塘高速公路為例求出交通流參數(shù)之間的相互關(guān)系；定性闡述了交通流其它參數(shù)對交通流量的影響，在灰色系統(tǒng)預(yù)測中綜合考慮了交通流量、速度和占有率。同時在深入分析傳統(tǒng)交通流量短時預(yù)測方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，利用遺傳算法優(yōu)化改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、模型，并從數(shù)據(jù)融合的角度出發(fā)，提出交通流量短時預(yù)測的組合法；進(jìn)而根據(jù)交通流連續(xù)性假設(shè)，建立交通壓力公式，構(gòu)建基于交通流量短時預(yù)測的城際高速公路基本路段服務(wù)水平判定模型，協(xié)調(diào)兼顧出行者和管理者的利益。綜合比較各種預(yù)測方法，選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的改進(jìn)模型、灰色系統(tǒng)預(yù)測法、自回歸求和滑動平均模型、三種方法的組合預(yù)測模型，運(yùn)用京津塘高速公路實(shí)測數(shù)據(jù)，對其交通流量進(jìn)行了預(yù)測，將四種模型的預(yù)測結(jié)果對比分析，結(jié)果表明組合模型的預(yù)測準(zhǔn)確性高于各