短時(shí)交通流預(yù)測(cè)及路徑選擇問(wèn)題的研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)得以蓬勃發(fā)展。智能交通系統(tǒng)主要是為了實(shí)現(xiàn)在大范圍內(nèi)，對(duì)交通運(yùn)輸進(jìn)行全方位、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的誘導(dǎo)和控制。它是被公認(rèn)的能全面有效地解決交通運(yùn)輸、交通擁擠、交通事故和交通污染等問(wèn)題的有效途徑。準(zhǔn)確可靠的交通流預(yù)測(cè)信息是城市交通控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵;路徑選擇又是城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的核心技術(shù)。
　　 本文在查閱文獻(xiàn)和前人研究的基礎(chǔ)上，對(duì)智能交通領(lǐng)域中的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)和路徑選擇這兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題做了深入的分析和研

2、究。本文的主要工作如下:
　　 (1)簡(jiǎn)單介紹了智能交通系統(tǒng)的產(chǎn)生背景和研究?jī)?nèi)容，分析了交通流的基本特性，給出了描述交通流特性的基本參數(shù)，闡述了研究短時(shí)交通流預(yù)測(cè)和路徑選擇技術(shù)的重要意義。
　　 (2)在分析了幾種常用的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于改進(jìn)K近鄰非參數(shù)回歸和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流加權(quán)組合預(yù)測(cè)模型，該組合模型結(jié)合了改進(jìn)K近鄰非參數(shù)回歸方法較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的學(xué)習(xí)與非線(xiàn)性映射能力，根