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《基于仿真的隧道檢測(cè)器優(yōu)化布設(shè)及短時(shí)交通流預(yù)測(cè).pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第3l卷第1期2014年1月公路交通科技JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentV01．31No．1Jan．2014doi：10．3969／j．issn．1002—0268．2014．01．022基于仿真的隧道檢測(cè)器優(yōu)化布設(shè)及短時(shí)交通流預(yù)測(cè)沈穎潔，韓寶睿，劉英麗，徐靜儀(南京林業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，江蘇南京210037)摘要：隧道是城市交通的咽喉所在，為了有效引導(dǎo)隧道交通流，實(shí)現(xiàn)隧道交通狀況的實(shí)時(shí)發(fā)布，從而引導(dǎo)駕駛員理性進(jìn)出隧道，準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)采集及實(shí)時(shí)交通流預(yù)測(cè)是關(guān)鍵所在。以VISSIM仿真為基礎(chǔ)，建立研究隧道路網(wǎng)
2、模型，以行程時(shí)間誤差為依據(jù)，探討了檢測(cè)器在隧道中的空間合理布局，保證數(shù)據(jù)采集的可靠性。在準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)上，選取了自適應(yīng)權(quán)重指數(shù)平滑法(AWES)以及基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RBFN)進(jìn)行實(shí)證研究，并采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)以保障預(yù)測(cè)精度及誤差的穩(wěn)定性。并進(jìn)一步以VISSIM仿真平臺(tái)簡(jiǎn)略探討了交通狀態(tài)判別指標(biāo)，以期更好服務(wù)于城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：交通工程；檢測(cè)器；短時(shí)預(yù)測(cè)；仿真；隧道中圖分類號(hào)：U491．1+16文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1002—0268(2014)01—0124—07OptimizedLayoutofDetectorsandShort·termTrafficFlowF
3、orecastingofTunnelBasedonSimulationSHENYing-jie，HANBao—rui，LIUYing-li，XUJing—yi(CollegeofAutomobileandTrafficEngineering，NanjingForestryUniversity，NanjingJiangsu210037，China)Abstract：Tunnelcanberegardedasthethroatofurbantransportation．Forguidingthetrafficflow，makingreal-timereleaseoftrafficconditi
4、onsintunnel，andguidingthedriversdrivingintoandoutoftunnelrationally，accurateandreliabledatacollectionandreal—timetrafficflowforecastingisthekey．WeestablishedatunnelmodelusingVISSIMsimulationsoftware，andexploredrationalspacedistributionoftunneldetectorsbasedontraveltimeerrortoensurethereliabilityof
5、datacollection．Onthebasisofaccuratedatacollection，weusedthemethodofadaptiveweightexponentialsmoothing(AWES)andtheradialbasisfunctionneuralnetworkmodel(RBFN)tomakeempiricalstudies，anduseddatafusiontechnologytoinsurethepredictionaccuracyanderrorstability．Furthermore，webrieflyanalyzedtheindexesoftraf
6、ficstateidentificationbasedonVISSIMsimulationplatformtoservetheurbantrafficguidancesystembetter．Keywords：trafficengineering；detector；short—termforecasting；simulation；tunnel．0引言城市隧道是城市路網(wǎng)的一部分，通常都是城市交通的咽喉所在：不僅車流量非常大，而且車流的分布不均，高峰期常常堵塞。針對(duì)隧道交通擁堵隨機(jī)性高、實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)滯后兩大難題，需運(yùn)用合理的交通流檢測(cè)理論來解決短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)及判斷交通狀態(tài)的問題，以便有效改善當(dāng)前隧道
7、交通狀況，合理引導(dǎo)駕駛員理性進(jìn)出隧道。此外合理的檢測(cè)器空間布局是交通流預(yù)測(cè)的關(guān)鍵因素，也是實(shí)現(xiàn)交通智能化管理的重要前提。本文通過VISSIM仿真，基于行程時(shí)間誤差來分收稿日期：2013一04一18作者簡(jiǎn)介：沈穎潔(1988一)，女，江蘇無錫人，碩士研究生．(shenyingjiel00@163．corn)第1期沈穎潔，等：基于仿真的隧道檢測(cè)器優(yōu)化布設(shè)及短時(shí)交通流預(yù)測(cè)析隧道內(nèi)檢測(cè)器的縱向合理布局，以南京市西安門隧道交通流數(shù)
