高速公路的路段行程时间估计与预测方法研究

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1、；享京交硕士学位论文高速公路的路段行程时间估计与预测方法研究Estimationpredictionoflinktraveltimeforfreeways作者：刘克导师：朱广宇北京交通大学2013年6月中图分类号：U491UDC：656学校代码：10004密码：公开北京交通大学硕士学位论文高速公路的路段行程时间估计与预测方法研究EstimationandPredictionofLinkTravelTimeforFreeways作者姓名：刘克导师姓名：朱广宇学位类别：工学学号：11120889职称：副教授学位级别：硕士学

2、科专业：系统工程研究方向：智能交通系统北京交通大学2013年6月致谢光阴似箭、时光如梭，转眼间两年的研究生生涯即将结束。回首两年来的求学里程，向那些引导我、帮助我、激励我的人致以最深的谢意。首先，感谢我尊敬的导师朱广宇副教授。在学术方面，朱老师严谨的治学态度、高尚的师德、渊博的学识和敏锐的洞察力使我受益匪浅；在论文方面，倾注了朱老师大量的心血，从论文的选题、构思，到论文的撰写、修改及至最终定稿，朱老师都提出了宝贵的意见和建议，为我开拓思路，指点迷津；作为长辈，朱老师关怀备至，让人感念至深，在此谨向朱老师最诚挚的敬意和感

3、谢!在论文的撰写期间，张永生、刘立英等同学对我的论文研究工作给予了很大的支持，我的舍友王跃也给予了我很大的帮助。两年来，我们朝夕相处，共同进步，感谢你们给予我的所有关，b和帮助。同窗之谊，我将终生难忘!另外还要特别感谢我的家人，家人的支持、关爱和鼓舞使我学习和生活上没有任何后顾之忧，能够专心的完成学业和论文工作。中文摘要摘要：路段行程时间是最重要、最能反映交通运行状态的信息，与地点交通参数相比，可以更好地评价道路的畅通程度，能够反映道路的运输效率，体现实时的道路交通拥挤情况，在交通规划、交通控制、交通管理中起着重要作用

4、。高速公路的路段行程时间估计方法主要分为两类：一类是基于地点交通参数数据的估计方法，另一类是基于单车行程时间数据的估计方法。考虑到线圈检测器技术成熟及低成本因素，本文改进了一种基于车辆长度数据进行车辆识别的车长匹配算法，新算法步骤为：首先收集在检测时间内通过路段上下游检测器的所有车辆长度，找出上下游相同的车长，剔除掉噪声数据，实现车辆识别，计算出单车行程时间并最终估计得到路段行程时间。该算法以高速路段上的线圈检测器数据进行实例验证，结果表明，相比较于地点交通参数估计方法，该算法显著提高了行程时问估计精度，能更加快速的识

5、别出交通事件，而且在现有的车辆检测器上就能够实现车辆识别，并不需要安装新的检测设备。不仅获得实时的、当前时刻的行程时间非常重要，预知未来时刻的行程时间同样十分重要。本文基于模糊推理系统和神经网络两种预测模型的优点，提出了基于自适应神经模糊推理系统的路段行程时间预测模型，该模型以车长匹配算法估计得到的数据为实验数据，经过训练及有效性检验后，与BP神经网络模型比较预测误差，结果分析表明，所建立的模糊神经网络模型能够描述输入、输出的映射规律。该模型对交通参数预测领域的研究具有一定的创新意义和借鉴价值。关键词：高速公路；行程时

6、间；估计；预测；车长匹配算法；自适应神经模糊推理系统分类号：U491ABSTRACTABSTRACT：Linktraveltimeisthemostimportant，themostwidelyconcemed，andcallbestreflectthetrafficstatus．Tocomparewiththespottrafficpar狮eterS，itcaIlbetterbeusedasindicationoftheoverallroadsystemp耐bmaIlce，real．timemeasureofcong

7、estion·Itplaysallimportantroleintrafficplanning，trafficcon臼r01．n．amcmanagement．L1nktraveltimeestimationmethodsforfreewaysaredividedintotwocate90rieS：one1sestimationmethodbasedonthespottrafficparameterdata,theotherisbasedonindividualvehicletraveltimedata．Takingin

8、toaccourltcostf．aCtoraIldmaturetechnologyofloopdetector,thepaperimprovesonealgodt虹l0fvehicleidenti矗cationbasedonvehiclelengthdata，thefollowingisthenewalgorithmsteps．F