基于卡口系統(tǒng)的路段旅行時間預測及系統(tǒng)原型設計.pdf

1、近年來，城市道路交通壓力不斷膨脹、網(wǎng)路交通需求急劇增長，使得城市道路擁堵也日益加劇，時有伴隨局部交通癱瘓等問題。交通擁堵不僅給出行者造成時間延誤和經(jīng)濟損失，還給整個社會造成了潛在的交通風險、能源損失、以及環(huán)境污染，嚴重影響了城市和城市交通的發(fā)展。智能交通系統(tǒng)的出現(xiàn)為緩解或解決這一城市痼疾提供了新方法和思路。而作為其重要構成部分之一，城市路段旅行時間預測，是交通規(guī)劃、交通運營與管理、交通態(tài)勢監(jiān)控、交通誘導、交通事件處置和出行信息服務等一系

2、列舉措的核心基礎問題之一。
　　該論文通過查閱國內(nèi)外相關文獻和研究成果，總結現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點，從交通系統(tǒng)的特點出發(fā)，對城市路段旅行時間預測方法展開研究，為交通管理者和駕駛員提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。
　　首先，分析了當前交通信息采集技術原理及優(yōu)缺點，研究了使用卡口系統(tǒng)數(shù)據(jù)的原因，介紹了其采集的數(shù)據(jù)特點。以此數(shù)據(jù)為基礎，分析了錯誤數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因，提出了相應的處理和修復方法，進而得出了旅行時間估計值。
　　然后，以

3、濟南市經(jīng)十路采集的真實數(shù)據(jù)為例，研究了旅行時間工作日和非工作日同時段具有較大差異、全天具有顯著早晚高峰、以及工作日同時段具有相似性及波動性等特征，基于該類特性，對原有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行了改進，構筑了穩(wěn)定性和容錯性更強的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。利用濟南市卡口系統(tǒng)實際采集的數(shù)據(jù)，對比分析了各種預測模型，結果證明:在1.7km的城市路段中，補償模糊神經(jīng)預測模型平均預測誤差均小于0.4min，相對預測誤差小于30％的概率均超過了97％，在準確性