2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著居民出行總量和機(jī)動(dòng)車保有量的持續(xù)增長(zhǎng),城市路網(wǎng)承擔(dān)的出行壓力越來(lái)越重。城市快速路作為城市路網(wǎng)的骨架,承載大量的較高車速和長(zhǎng)距離出行服務(wù)??煽康亩虝r(shí)交通流預(yù)測(cè)作為交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的核心內(nèi)容,是出行路徑誘導(dǎo)與管理者監(jiān)測(cè)控制的技術(shù)前提,有助于提高城市路網(wǎng)效率。
  目前交通流短時(shí)預(yù)測(cè)研究多將交通流量作為一個(gè)整體進(jìn)行預(yù)測(cè),沒(méi)有實(shí)現(xiàn)周期性部分和剩余殘差項(xiàng)的分離,難以較好地滿足預(yù)測(cè)精度的要求。本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,考慮城市快速路交通流的

2、周期性特征,提出基于周期性分量提取的經(jīng)典模型與長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并分別對(duì)城市快速路主路和出入口斷面流量進(jìn)行實(shí)證研究,研究不同預(yù)測(cè)步長(zhǎng)下周期性分量提取對(duì)原始預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)效果。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
  (1)基于城市快速路交通流動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并分析其交通特征,包括交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理、交通流參數(shù)特征以及皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。首先針對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和修復(fù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)整合等預(yù)處理,為后期研究提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次從宏觀交通

3、流參數(shù)、參數(shù)兩兩關(guān)系和交通流特點(diǎn)等宏觀方面分析交通流數(shù)據(jù)特征。再次根據(jù)交通流量存在的日相關(guān)性特征進(jìn)行單一斷面流量的Pearson相關(guān)系數(shù)分析,驗(yàn)證斷面流量數(shù)據(jù)存在周期性。
  (2)根據(jù)工作日期間流量的周期性,結(jié)合傅里葉級(jí)數(shù)理論,建立基于周期性分量提取的城市快速路交通流短時(shí)預(yù)測(cè)模型。首先將流量分為周期性部分和剩余殘差項(xiàng)兩部分,其次對(duì)周期性部分使用傅里葉級(jí)數(shù)展開,根據(jù)傅里葉級(jí)數(shù)展開項(xiàng)數(shù)的不同表示出周期性分量。同時(shí),對(duì)逐步分離周期性分

4、量的殘差項(xiàng)分別應(yīng)用自回歸積分滑動(dòng)平均模型、支持向量機(jī)回歸模型、長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行下一時(shí)刻殘差項(xiàng)的預(yù)測(cè),最后與周期性分量合并,實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)精度的提高。
  (3)運(yùn)用基于周期性分量提取的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)證性研究。選取北京市二環(huán)路四個(gè)主路斷面以及右安門橋至白紙坊橋路段輔路式獨(dú)立出入口分別作為快速路主路和出入口研究對(duì)象,應(yīng)用基于周期性分量提取的自回歸積分滑動(dòng)平均模型、支持向量機(jī)模型、長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行單步預(yù)測(cè)和多步預(yù)測(cè)。本

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