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《城市快速路交通狀態(tài)估計(jì)與控制研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、城市快速路交通狀態(tài)估計(jì)與控制研究ResearchofUrbanExpresswayTrafficStateEstimationandControl作者姓名：李永行專業(yè)名稱：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理指導(dǎo)教師：賈洪飛教授學(xué)位類別：工學(xué)碩士答辯日期：2015年6月3日摘要城市快速路交通狀態(tài)估計(jì)與控制研究摘要城市快速路是全部或部分采用立體交叉與控制出入，供車輛以較高的速度行駛的道路，快速路的修建在一定程度上為緩解城市交通擁堵做出了貢獻(xiàn)。隨著交通出行的日益增加，快速路也出現(xiàn)了交通擁擠現(xiàn)象，而且愈加嚴(yán)重。為解決快速路交通擁擠問(wèn)題，需要對(duì)快速路的交
2、通狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，以全面掌握快速路的交通情況，為快速路交通流的管理、控制、誘導(dǎo)等提供有效的數(shù)據(jù)支撐?？焖俾方煌顟B(tài)是借助于交通流的相關(guān)參數(shù)來(lái)衡量某種交通狀態(tài)的近似范圍的，所以可以采用對(duì)交通狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的方式，間接實(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀態(tài)的估計(jì)。從本質(zhì)上講，交通狀態(tài)參數(shù)估計(jì)是一個(gè)非線性、非高斯問(wèn)題，鑒于粒子濾波在處理該類問(wèn)題時(shí)，具有較好的優(yōu)越性，本研究將快速路二階宏觀交通流模型與粒子濾波算法有效結(jié)合，建立交通狀態(tài)參數(shù)估計(jì)模型，借助于MATLAB軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀態(tài)參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì)。結(jié)果表明，基于基本粒子濾波構(gòu)建的交通狀態(tài)參數(shù)估計(jì)模型可以
3、對(duì)快速路交通狀態(tài)參數(shù)做出較好的估計(jì)。在粒子濾波算法應(yīng)用過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)粒子退化現(xiàn)象。粒子退化現(xiàn)象的發(fā)生，不僅使得粒子多樣性喪失，而且將大部分的計(jì)算集中到了一些對(duì)結(jié)果貢獻(xiàn)很小的粒子上。為避免粒子退化現(xiàn)象的發(fā)生，本研究采用免疫粒子群算法對(duì)粒子濾波進(jìn)行優(yōu)化，運(yùn)用改進(jìn)后的粒子濾波算法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，并與基本粒子濾波算法比較，結(jié)果表明，改進(jìn)后的粒子濾波算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通狀態(tài)參數(shù)更精確的估計(jì)。交通狀態(tài)本身具有一定的模糊性和不確定性，適合用模糊理論對(duì)其進(jìn)行劃分，本研究采用模糊C均值聚類方法將交通狀態(tài)劃分為暢通、輕度擁擠和擁擠三種。根據(jù)交通狀態(tài)參數(shù)
4、估計(jì)結(jié)果，將其聚類到相應(yīng)的狀態(tài)中，得到交通狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。在對(duì)快速路交通狀態(tài)準(zhǔn)確估計(jì)的基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)快速路主線及其匝道的有效控制，以最大發(fā)揮快速路的服務(wù)能力。將可變限速控制和入口匝道控制相結(jié)合，考慮不同交通狀態(tài)下的特性，建立快速路聯(lián)合控制模型，采用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證及應(yīng)用。結(jié)果表明，聯(lián)合控制模型可以較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)快速路的有效控制。關(guān)鍵詞：交通狀態(tài)估計(jì)，粒子濾波算法，免疫粒子群算法，可變限速控制，入口匝道控制IAbstractResearchofUrbanExpresswayTrafficStateEsti
5、mationandControlAbstractUrbanexpresswayistheroadwhichhasallorpartofthegradeseparationandcontrolforthevehicletodrivingwithhighspeed.Theconstructionofexpresswaycontributesalottoalleviateurbantrafficcongestioninacertainextent.Withtheincreasingamountoftransportation,ther
6、eistrafficcongestionphenomenononexpressway,andmoreandmoreserious.Tosolvetheproblemtrafficcongestiononexpressway,itisnecessarytoestimatethestateofexpresswaytraffic.Understandingtheexpresswaytrafficsituationcanprovideeffectivedata-supportforexpresswaytrafficflowmanagem
7、entandcontrol.Expresswaytrafficstateisusingtrafficflowparameterstomeasuretheapproximaterangeofcertaintrafficstate.So,estimatingtrafficflowparametersisonewaytoestimatetrafficstateindirectly.Essentiallyspeaking,trafficstateparameterestimationisanonlinearandnon-Gaussian
8、problem.Particlefilterhastheadvantageindealingwithnonlinearandnon-Gaussianproblem.Thispapercombiningthetrafficflowmodelwithparticle
