基于數(shù)據(jù)融合的城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型研究

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1、分類號(hào)UDC密級(jí)單位代碼大連海事大學(xué)工程碩士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)融合的城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型研究(學(xué)位論文形式：應(yīng)用研究)焦德軍指導(dǎo)教師林正奎職稱教授學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請(qǐng)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域計(jì)算機(jī)技術(shù)論文完成日期2014年6月答辯日期2014年6月15日答辯委員會(huì)主席ResearchOntheUrbanRoadTravelTimePredictionModelBasedonDataFusionAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMas

2、terofEngineeringbyJiaoDejun(Computertechnology)ThesisSupervisor：ProfessorLinZhengkuiJune2014大連海事大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，撰寫成博／碩士學(xué)位論文==莖王麴塑融金盥撼直道墮塹猩盟間亟型攫型嬰窒：：。除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開發(fā)表或未公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：

3、壟籃}學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解大連海事大學(xué)有關(guān)保留、使用研究生學(xué)位論文的規(guī)定，即：大連海事大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大連海事大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文。同意將本學(xué)位論文收錄到《中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》(中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社)、《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》(中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所)等數(shù)據(jù)庫(kù)中，并以電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務(wù)。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。本學(xué)位論文屬于：保．密r-q在

4、——年解密后適用本授權(quán)書。不保密∥(請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”)論文作者簽名：舷爭(zhēng)導(dǎo)師簽名：杵佘日期：Z口件年6月J了Iq中文摘要摘要道路行程時(shí)間是反映道路交通狀況的重要指標(biāo)。一方面，在現(xiàn)實(shí)情境中，由于交通需求在一天當(dāng)中變化很大，使得道路網(wǎng)絡(luò)交通流的時(shí)空分布規(guī)律具有時(shí)變特性，從而導(dǎo)致道路路段行駛時(shí)間很大程度上依賴于交通負(fù)荷的變化。因此，準(zhǔn)確的路段行程時(shí)問動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，是交通誘導(dǎo)系統(tǒng)、交通信息服務(wù)系統(tǒng)以及交通協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)；另一方面，由于道路交通流運(yùn)行的高度復(fù)雜性、隨機(jī)性和不確定性，傳統(tǒng)的基于檢測(cè)線圈的路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法、基于GPS浮動(dòng)車的路段行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法等單一方法一直未能取得令人滿意的

5、預(yù)測(cè)效果，這在一定程度上影響了道路交通控制以及道路交通誘導(dǎo)的效果。鑒于以上預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其互補(bǔ)性，本文在多源數(shù)據(jù)融合方法基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圍繞基于數(shù)據(jù)融合的城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法開展了相關(guān)探索性研究工作，以期進(jìn)一步提高道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。首先，針對(duì)固定檢測(cè)器和GPS浮動(dòng)車獲取的道路交通參數(shù)中存在數(shù)據(jù)異常和丟失等問題，本文提出了基于相鄰時(shí)段數(shù)據(jù)平均值法的故障數(shù)據(jù)修復(fù)改進(jìn)方法。改進(jìn)后的方法能夠較好地修復(fù)故障數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。其次，針對(duì)多輛GPS浮動(dòng)車數(shù)據(jù)進(jìn)行道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)過(guò)程中存在浮動(dòng)車在道路上駛過(guò)的距離長(zhǎng)度不等問題，本文提出了自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)線性加權(quán)融合方法，用

6、于多輛GPS浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)。最后，針對(duì)單類型檢測(cè)器數(shù)據(jù)存在道路行程時(shí)問預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確問題，本文提出采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)路對(duì)兩種檢測(cè)器獲取的道路行程時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而建立基于數(shù)據(jù)融合的道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)上述研究成果進(jìn)行經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，初步達(dá)到了預(yù)期的研究目標(biāo)。城市道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)問題相對(duì)復(fù)雜，鑒于作者研究能力有限，論文研究還有許多需要進(jìn)一步完善的地方，將在后續(xù)工作學(xué)習(xí)中不斷改進(jìn)。關(guān)鍵詞：道路行程時(shí)間；固定檢測(cè)器；GPS浮動(dòng)車；數(shù)據(jù)融合；VISSIM英文摘要船STRACTRoadtraveltimeiSallimportantindicatorofroadtrafficco

7、nditions．Ontheonehand，inreal—lifesituations，itmakesroadnetworkwithtime—varyingtrafficflowonspatialandtemporalcharacteristicsdue，becausetrafficdemandvariesgreatlyoftheday．Resultinginroadsectionsrunningtimeis