高速公路交通流預測和仿真及其應用.pdf

1、天津大學博士論文高速公路高速公路交通流交通流預測預測和仿真仿真及其應用及其應用HighwayTrafficFlowPredictionSimulationApplication一級學科：管理科學與工程學科專業(yè)：管理科學與工程研究生：黎光宇指導教師：馬壽峰教授天津大學管理與經濟學部二零一六年五月摘要高速公路短時交通流預測和建模是公路管理決策支持系統(tǒng)的核心內容和重要基礎。對提高高速公路管理水平具有重要的意義。本文對高速公路短時交通流預測方法

2、和交通流建模進行了研究，在分析現(xiàn)有研究的基礎上，改進并構建了新的交通流短時預測方法和一種新的交通流模型，展示了其在高速公路應急管理中的典型應用，主要研究內容和結論：1.高速公路交通流短時預測方法研究：首先，對非參數(shù)回歸和神經網絡兩種方法在高速公路交通流短時預測中的應用進行對比分析，對數(shù)據量的需求和交通流波動的應對能力進行了考察，發(fā)現(xiàn)非參數(shù)回歸方法對數(shù)據的要求更低而神經網絡方法對于突變點的預測能力更好。其次，采用機器學習和模式識別領域中的

3、特征選擇思想，提出一種混合的、應用于非參數(shù)回歸短時交通流預測的特征選擇方法。即首先使用ReliefF算法初步篩選狀態(tài)分量，形成候選分量集；再使用遺傳算法和deltatest作為評價指標，對分量集進行精選，形成最優(yōu)或次優(yōu)的狀態(tài)向量。經實際數(shù)據實驗表明，在預測點位附近的道路拓撲結構較復雜時，該方法得出的狀態(tài)向量能夠明顯降低包括非參數(shù)回歸和神經網絡在內的多種非參數(shù)交通流預測的預測誤差，且能明顯提高對交通流狀態(tài)突變時的預測精度。2.提出了一種基

4、于交通仿真模型的交通流預測。在交通流仿真模型的基礎上運用計算機仿真技術，模擬出道路網上交通流的運行狀態(tài)，進而預測出道路交通流的信息。3.提出了一種基于交通流預測結果的高速公路巡邏車輛調度方法。在分析高速公路事故和影響其發(fā)生相關外界因素間關系的基礎上，利用面板數(shù)據模型的分析結果，建立風險權重與預測數(shù)據關系式。根據實時預測數(shù)據，得到路網中每一個路段的事故發(fā)生可能性的動態(tài)權重。最后建立高速公路巡邏車的動態(tài)巡邏路徑模型和最佳救援路徑模型，利用兩