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《城市主干路交通擁堵預(yù)測方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：U41；U210710-2012121249碩士學(xué)位論文城市主干路交通擁堵預(yù)測方法研究張富強張富強導(dǎo)師姓名職稱張碧琴教授申請學(xué)位類別碩士學(xué)科專業(yè)名稱道路與鐵道工程論文提交日期2015年4月15日論文答辯日期2015年6月13日學(xué)位授予單位長安大學(xué)StudyonForecastingMethodofUrbanArterialRoadTrafficCongestionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangFuqiangSupervisor：Prof.ZhangBi
2、qinChang’anUniversity，Xi’an，China論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明:本人所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進行研究工作所取得的成果。除論文中已注明的引用內(nèi)容之外，對論文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確的方式表示，本論文中不包含任何未加注明的其它個人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名:年月日論文知識產(chǎn)權(quán)聲明本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識產(chǎn)權(quán)歸學(xué)校。學(xué)校享有以任何方式發(fā)表/復(fù)制/公開閱覽/借閱以及申請專利等權(quán)利。本人離校后發(fā)表或使用學(xué)位論文與該論文直接相
3、關(guān)的學(xué)術(shù)論文成果時，簽署單位仍為長安大學(xué)（保密的論文的解密后應(yīng)遵守此項規(guī)定）。論文作者簽名：年月日導(dǎo)師簽字：年月日摘要城市的快速發(fā)展吸引了越來越多的交通流，由此帶來的交通擁堵問題卻成為制約城市發(fā)展的一個瓶頸，這是許多城市在面臨和亟待解決的問題。各地一方面通過增加道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來緩解交通問題，另一方面結(jié)合智能交通系統(tǒng)共同治理擁堵，而結(jié)合智能交通系統(tǒng)治理交通擁堵已成為抓緩堵、保暢通、惠民生的重要方法和發(fā)展趨勢。交通擁堵預(yù)測作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是緩解城市交通擁堵的有效措施。論文在系統(tǒng)分析交通擁堵概念、分類及量化標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，針對目前基
4、于交通流參數(shù)對城市道路進行交通狀態(tài)預(yù)測的不足，選取了交通流、駕駛員感受及微觀駕駛行為三個方面的指標(biāo)，運用自回歸移動平均法（ARIMA）、二次指數(shù)平滑法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對選取的指標(biāo)進行預(yù)測；基于多模型融合技術(shù)建立了組合預(yù)測模型，并對各指標(biāo)進行預(yù)測，檢驗其預(yù)測精度，驗證了綜合預(yù)測方法的可行性及有效性?；诔鞘兄鞲陕窐颖緮?shù)據(jù)，運用層次分析法及K—均值聚類分析法建立了交通狀態(tài)綜合判別算法，將實際的交通狀態(tài)分類，標(biāo)記為順暢、正常、輕度擁擠、重度擁堵四個等級。并用預(yù)測數(shù)據(jù)進行交通狀態(tài)判別，驗證了判別方法的合理性及可靠性。針對日益嚴(yán)重的城市交通擁堵，從宏
5、觀策略上及基于預(yù)測的交通狀態(tài)探討了緩解城市交通擁堵問題的思路。論文嘗試從交通流，駕駛員感受及微觀駕駛行為三方面的參數(shù)建立城市道路交通擁堵綜合預(yù)測及判別方法，對研究城市道路交通擁堵預(yù)測具有一定借鑒意義。關(guān)鍵詞：城市主干路，擁堵，參數(shù)預(yù)測，交通狀態(tài)判別IAbstractTherapiddevelopmentofthecityhasattractedmoreandmoretrafficflow,ledtotrafficcongestionbecomingbottlenecksrestrictingthedevelopmentofthecity,th
6、eproblemmanycitiesintheworldfacingandwaitingtobesolved.Allplaces,ontheonehand,easethetrafficproblembyincreasingtheroadinfrastructureconstruction,ontheotherhand,combiningwiththeintelligenttrafficsystemtogovernancecongestionhasbecomeanimportantmethodofgraspingthecorrosion,ens
7、uringtheuncloggingroads,improvingpeople'slivelihood.Asanimportantpartofintelligenttransportationsystem,congestionpredictionisaneffectivemeasuretoalleviateurbantrafficcongestion.Basedontheanalysisoftheconcept,classificationandquantificationstandardoftrafficcongestion,inviewo
8、fthecurrentshortageofurbanroadtrafficstateaccordingtothepredictionoftrafficflowpar
