基于排隊論的路網(wǎng)系統(tǒng)擁塞預測關鍵技術研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展，在每天早晚高峰時段，城市中都會發(fā)生交通擁塞的現(xiàn)象。由于道路上的車輛數(shù)量前所未有地增長，交通擁塞已成為令全世界政府頭疼的問題。很多國家開始采取一系列措施來應對交通擁塞帶來的生態(tài)、經(jīng)濟、社會等方面的問題，但仍然無法解決交通擁塞帶來的效率低、能耗高、污染重的通病。傳統(tǒng)的理論與方法對解決交通擁堵的問題得不到滿意的結果，于是政府部門和研究者們開始綜合運用各種高新技術來解決道路擁堵問題，這樣智能運輸系統(tǒng)(ITS)作為一種有前景的方法

2、理論應運而生。
　　交通擁塞評估和預測是智能交通系統(tǒng)方研究的一個重要方向。其主要目的是進行對交通擁塞的程度進行評估，以及根據(jù)當前交通狀況對交通擁塞進行預測。由于交通系統(tǒng)的不確定性與非線性的特點，故交通擁塞評估變得十分困難，而受隨機因素影響，交通擁塞預測的難度更甚。為了實現(xiàn)交通擁塞的評估和預測，研究者們在現(xiàn)有文獻中提出了很多擁塞評估和預測方法。有的使用機器學習模型來建立擁塞預測模型，有的通過對歷史交通數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘方法來建立擁塞預

3、測系統(tǒng)的，還有的使用計算機視覺的方法。但其中的解決方法大多都以靜態(tài)的方式去解決問題，卻沒有動態(tài)地去分析問題。
　　本文考慮到有些城市中交通流量存在的東西為主、南北為輔的特點，同時考慮到達路網(wǎng)節(jié)點的高峰期交通流量的隨機性以及長相關性，在本文中對高峰期交通流量數(shù)據(jù)進行處理，進而對流量進行建模，最后結合排隊理論提出基于自相似流量輸入的單一和連續(xù)路網(wǎng)節(jié)點擁塞評估和預測模型對交通擁塞進行評估和預測。在本文中，首先處理和分析實際交通數(shù)據(jù)得到所

4、需的高峰期到達交通節(jié)點的交通流量數(shù)據(jù)。進而對其進行赫斯特參數(shù)的估算，結果顯示該流量數(shù)據(jù)具有自相似性。通過分析紅綠燈運行的特點，本文使用指數(shù)分布來描述路網(wǎng)節(jié)點的服務速率，即使用指數(shù)分布來決定在綠燈時通過路網(wǎng)節(jié)點的車輛數(shù)。根據(jù)交通流量的特性，使用自相似流量模型來對高峰期到達交通節(jié)點的具有長相關特性的交通流量進行建模，結合應用排隊網(wǎng)理論和Jackson模型來提出兩種擁塞評估和預測模型，并使用排隊理論的隊列長度分布和等待時間分布來評估和預測交通