基于混沌理論的交通狀態(tài)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、智能交通控制與管理是緩解城市道路交通擁堵、提高道路資源利用率的有效途徑，而準(zhǔn)確的道路交通狀態(tài)預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)交通流誘導(dǎo)和控制的前提和基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)從“被動(dòng)式反應(yīng)”轉(zhuǎn)變到“主動(dòng)式動(dòng)作”的關(guān)鍵。
　　 由于交通系統(tǒng)是一個(gè)由眾多微觀個(gè)體組成的復(fù)雜系統(tǒng)，組成系統(tǒng)的個(gè)體之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，而且受到各種不確定性因素的干擾，如司機(jī)的個(gè)人行為、不可預(yù)知的交通事件的影響等，使得交通狀態(tài)表現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)性和波動(dòng)性。而以非線性為特征的混沌理

2、論被稱為20世紀(jì)自然科學(xué)的第三次大革命，其主要針對(duì)確定性系統(tǒng)中的內(nèi)在隨機(jī)性研究，使得刻畫復(fù)雜交通系統(tǒng)的變化特征成為可能，因此，本文基于混沌理論研究交通狀態(tài)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)問(wèn)題。
　　 本論文針對(duì)交通參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以數(shù)據(jù)融合和相空間重構(gòu)理論為基礎(chǔ)，建立基于多交通參數(shù)的交通狀態(tài)混沌預(yù)測(cè)算法，著重從交通狀態(tài)的單參數(shù)和多參數(shù)兩個(gè)方面，結(jié)合混沌理論對(duì)交通狀態(tài)時(shí)間序列進(jìn)行了建模和預(yù)測(cè)研究，全文主要研究成果包括：
　　 ①通過(guò)引入

3、新的交通狀態(tài)影響因子，改進(jìn)了基于路段平均速度的道路交通狀態(tài)評(píng)判指標(biāo)，同時(shí)，提出了一種針對(duì)時(shí)間序列的差異數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，保證了狀態(tài)判別以及預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性。
　　 在分析交通狀態(tài)檢測(cè)和數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，考慮交通檢測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)變特性，提出一種針對(duì)時(shí)間序列的差異數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，以提高數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)以及計(jì)算效率。利用數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換以及差異傳輸兩種途徑對(duì)交通參數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行差異處理，并以GPS實(shí)測(cè)交通參數(shù)為例，驗(yàn)證了本文提出的差異預(yù)處理技術(shù)。在

4、此基礎(chǔ)上，借用模糊集理論將坡度、綠信比和路況三個(gè)道路交通狀態(tài)影響因子引入交通狀態(tài)判別，并在總結(jié)實(shí)驗(yàn)室前期研究的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了基于道路平均速度的交通狀態(tài)判別方法。
　　 ②基于路段平均速度和路段自由行駛最大車速，提出一種新的交通狀態(tài)評(píng)判指標(biāo)--相對(duì)路段平均速度，以改進(jìn)單純依靠平均速度進(jìn)行道路交通狀態(tài)評(píng)判時(shí)不同路況對(duì)評(píng)定結(jié)果的影響，從而提高交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　 路段平均速度作為最基本的交通參數(shù)之一，為道路交通流狀態(tài)判

5、定提供了更為直接的依據(jù)，而單純依靠路段平均速度的交通狀態(tài)描述由于并未考慮不同路段問(wèn)的相對(duì)路況信息，從而無(wú)法保證路網(wǎng)中不同路段相對(duì)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。另一方面，由于交通系統(tǒng)在本質(zhì)上是混沌的，因此，有必要對(duì)不同路段間的相對(duì)路段平均速度進(jìn)行混沌特性分析和預(yù)測(cè)，以改進(jìn)單純依靠平均速度進(jìn)行道路交通狀態(tài)評(píng)判時(shí)不同路況對(duì)評(píng)定結(jié)果的影響，從而提高交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)不同路況平均速度值的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析，證實(shí)了在交通狀態(tài)預(yù)測(cè)方面通過(guò)引入新交通參數(shù)，

6、改善預(yù)測(cè)方法，提高預(yù)測(cè)精度的可行性。
　　 ③考慮不同交通參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出了一種基于多交通參數(shù)的交通狀態(tài)混沌預(yù)測(cè)模型，該模型給出了多個(gè)交通參數(shù)的融合算法以及交通狀態(tài)的預(yù)測(cè)方法。
　　 現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型一般采用的都是單一參數(shù)的數(shù)據(jù)，由于交通系統(tǒng)的高度復(fù)雜性，導(dǎo)致傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型缺乏體現(xiàn)完整狀態(tài)的交通信息，且精度不高。所以利用不同交通參數(shù)從不同角度刻畫交通狀態(tài)，旨在提供更加完備的交通信息，進(jìn)一步改善交通狀態(tài)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。