基于拥堵转移矩阵的城市拥堵路段预测方法研究

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1、万方数据万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryResearchonurbancongestionroadsegments1●J●1』●·-』oDredlCtlonDasedOnCOngeStlontranSitiOnmatrixByZhangBaiheSupervisor：ProfessorLinShukuanNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地

2、方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：虢百台日期：20片年铜学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口⋯4

3、年半口两年日学位论文作者签名：孤否吞签字日期：．t,f4耳64导师签名：料栩窆／／签字日期：2。I毕备6日万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于拥堵转移矩阵的城市拥堵路段预测方法研究摘要近年来，人口出生率和机动车占有率不断增加，城市机动车数量迅猛发展，道路资源建设相对滞后，导致城市交通拥堵日益严重，城市拥堵路段预测成为智能交通系统的一个基本功能。准确的预测城市拥堵路段，不仅可以使出行者更好的选择出行线路，而且可以减少尾气排放，达到节约时间、经济、能源，保护环境的目的。虽然对于拥堵路段预测的研究已经存在了相当长的一段

4、时间，但是在速度、准确性、可扩展性等方面仍不完善，尤其是突发事件的出现使拥堵路段预测的准确性大大降低。为了解决上述问题，本文提出一种新的基于拥堵转移矩阵的城市拥堵路段预测模型，该模型与其他大部分交通流预测模型明显的不同是它结合了相邻路段的交通流信息进行拥堵路段的预测，得到较好的预测效果。本文的主要贡献包括：首先，针对拥堵路段间具有时空因果关系的特点，提出对城市拥堵路段预测建立数据模型的具体算法。将GPS轨迹集按照周期和时间框架分类，挖掘不同时间框架内的拥堵路段和交通流转移概率。其次，提出拥堵转移矩阵的概念。拥堵转

5、移矩阵记录了具有时空因果关系的拥堵路段对之间的拥堵转移概率。为每一个时间框架建立一个拥堵转移矩阵，从而为拥堵路段的预测做准备。再次，提出对突发拥堵路段的处理方法。该方法利用突发拥堵路段和与其相邻路段之间的交通流转移概率预测下一时间框架内它们中可能发生拥堵的路段，提高预测准确率。最后，在全概率理论的基础上，提出利用拥堵向量和拥堵转移矩阵相乘的方法进行一步或多步拥堵路段的预测。通过实验评估，验证了本文提出的基于拥堵转移矩阵预测城市拥堵路段算法的有效性和高效性。关键词：突发拥堵路段；交通流转移概率；时空关系；拥堵转移矩

6、阵；拥堵路段预测．II—万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonurbancongestionroadsegmentspredictionbasedoncongestiontransitionmatrixAbstractInrecentyears，theincreasingofbirthrateandvehicles’occupancgtherapiddevelopmentofvehicles’number,andthelaggingofroadresourcesconstructionl

7、eadtomoreandmoreserioustrafficcongestion．Urbancongestionroadsegmentspredictionbecomesafundamentalfunctionofintelligenttransportationsystem．Predictingurbancongestionroadsegmentsaccurately,notonlymakespeoplechooseabetterroute，butalsoreducesexhaustemission，SOast

8、osavetime，money,energyandprotecttheenvironment．Althoughtheresearchoncongestionroadsegmentspredictionexitsforalongtime，itisstillnotperfectintermofspeed，accuracyandscalability,especiallythe