基于車路協(xié)同的城市交通姿態(tài)預(yù)警及調(diào)控技術(shù)研究.pdf

1、交通擁擠是城市交通的突出問(wèn)題，容易誘發(fā)交通事故、環(huán)境污染以及能耗等諸多社會(huì)問(wèn)題。車路協(xié)同技術(shù)是當(dāng)今國(guó)際智能交通領(lǐng)域的前沿技術(shù)和研究熱點(diǎn)，對(duì)提高城市交通系統(tǒng)的安全性和通行效率具有十分重要的作用。本文從智能化主動(dòng)安全的角度，對(duì)未來(lái)時(shí)段城市道路交通姿態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期在城市道路發(fā)生擁擠之前，通過(guò)對(duì)交通姿態(tài)進(jìn)行調(diào)控，防交通擁擠于未然，從而保障城市道路交通的暢通，提升城市交通出行在市民心中的滿意度，增強(qiáng)交通用戶在城市出行中的良好體驗(yàn)。
　　本

2、文基于車路協(xié)同的相關(guān)技術(shù)，通過(guò)選取交通流參數(shù)，并進(jìn)行參數(shù)預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果確定未來(lái)時(shí)段城市道路的交通姿態(tài);通過(guò)對(duì)路段和路網(wǎng)擁擠的時(shí)空范圍進(jìn)行估計(jì)，提出針對(duì)不同交通姿態(tài)的具體調(diào)控措施。本文的研究?jī)?nèi)容包括以下五個(gè)方面:
　?、佘嚶穮f(xié)同相關(guān)技術(shù)
　　在分析國(guó)內(nèi)外車路協(xié)同技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，給出了車路協(xié)同的內(nèi)涵;結(jié)合車路協(xié)同技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景、發(fā)展趨勢(shì)、信息采集、信息交互以及信息處理平臺(tái)，提出了路側(cè)傳感器優(yōu)化布點(diǎn)模型;提出了建立云

3、服務(wù)中心，為基于車路協(xié)同系統(tǒng)的交通姿態(tài)預(yù)警和擁擠的指揮調(diào)度創(chuàng)造了條件。
　?、诮煌ㄗ藨B(tài)的劃分及判別研究
　　提出了“交通姿態(tài)”，并解析了“交通姿態(tài)”的內(nèi)涵。提出從駕駛自由度的角度，將交通姿態(tài)劃分為流暢、大流量、阻塞三種類型，并對(duì)其進(jìn)行了分析。基于交通姿態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，給出了不同城市道路等級(jí)對(duì)應(yīng)不同交通姿態(tài)的指標(biāo)取值量表，建立了基于Vague復(fù)合物元的交通姿態(tài)判定模型。
　　③結(jié)合遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通參數(shù)預(yù)測(cè)研究

4、r>　　通過(guò)對(duì)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)和適用性分析，提出將遺傳算法融入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用遺傳算法智能優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值等參數(shù)，建立了結(jié)合遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。
　　④路網(wǎng)交通擁擠時(shí)空擴(kuò)散范圍估計(jì)研究
　　基于車路協(xié)同技術(shù)和交通姿態(tài)預(yù)警，提出針對(duì)路段常發(fā)性交通擁擠時(shí)空擴(kuò)散范圍采用改進(jìn)后的N曲線進(jìn)行估計(jì)，對(duì)路段偶發(fā)性交通擁擠根據(jù)流量守恒方程和交通擁擠形成過(guò)程對(duì)時(shí)空擴(kuò)散范圍進(jìn)行估

5、計(jì);在分析路網(wǎng)交通擁擠擴(kuò)散規(guī)律的基礎(chǔ)上，估計(jì)了路網(wǎng)交通擁擠時(shí)空擴(kuò)散范圍。
　　⑤車路協(xié)同系統(tǒng)交通姿態(tài)調(diào)控研究
　　分析了車路協(xié)同技術(shù)的多通道交通信息采集技術(shù)、信息交互技術(shù)、信息綜合處理技術(shù)在交通姿態(tài)調(diào)控中的應(yīng)用，提出了對(duì)交通姿態(tài)的調(diào)控思路。
　　本文應(yīng)用MATLAB對(duì)各算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，采用基于Vague復(fù)合物元模型對(duì)交通姿態(tài)判別，預(yù)測(cè)的交通姿態(tài)呈現(xiàn)阻塞時(shí)，給出了路網(wǎng)交通擁擠時(shí)空擴(kuò)散范圍的估計(jì)流程圖和具體實(shí)施步驟，并基