论文题目: 高速公路路段运行状况评价与分析研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 交通信息工程及控制
作者: 邓毅萍
导师: 柴干
关键词: 高速公路路段,运行状况,动态综合评价,事件自动检测,短时段交通量,预测
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 近年来,随着我国高速公路建设的飞速发展,高速公路网络日趋形成,高速公路的运营管理面临更高的要求和挑战。本论文的研究目的是通过研究高速公路路段运行状况评价分析的重要问题,为高速公路监控管理工作提供科学依据,以利于开展区域高速公路路网交通调度工作,进而充分发挥高速公路路网的整体效益,提高路网运营管理水平和服务水平。本论文结合我国高速公路现状,从运行状况动态综合评价、交通事件自动检测、短时段交通量预测三个方面,对高速公路路段运行状况评价分析的重要问题进行了研究。这三个方面相互联系,从不同侧面反映了路段的实时运行状况。1.运行状况动态综合评价研究。根据我国高速公路的普遍现状建立综合评价指标体系;在分析现有综合评价方法的基础上,提出了适合路段运行状况的一种动态评价方法。该方法采用先状态分类后趋势评价的两步评价方式,首次将适用于时间序列的动态综合评价方法应用于路段运行状况的趋势评价,实例分析的结果表明,该方法能获得比较准确的运行状态分类和运行趋势分析,适用于路段运行状况的动态实时评价。2.路段交通事件自动检测研究。在研究分析交通事件检测现有算法的基础上,对McMaster算法进行了深入研究,针对我国高速公路路段的普遍现状,提出了现阶段采用McMaster算法与视频检测相结合的事件检测算法,具有一定的现实意义。3.路段短时段交通量预测研究。应用人工神经网络方法构造预测模型,针对BP神经网络的缺陷,应用可变学习率和基于数值优化的Levenberg-Marquardt算法对BP网络的训练算法进行改进,提出了基于改进BP网络的短时段交通量实时预测模型,并利用实测数据对预测模型进行了实例分析,结果说明了该模型的有效性。本论文以“江苏省高速公路路网运行状况分析方法与应用研究”科研项目为研究背景,具有较强的实用性,研究成果应用于江苏省路网交通调度指挥系统。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 研究背景与目的
1.3 国内外研究概况
1.3.1 国外研究概况
1.3.2 国内研究概况
1.4 论文主要研究内容与方法
1.5 论文结构
第二章 高速公路路段交通特性与交通信息采集处理
2.1 高速公路路段交通特性
2.1.1 交通量时间分布特性
2.1.1.1 小时变化
2.1.1.2 短时段流率
2.1.2 交通量空间分布特性
2.1.2.1 区域分布
2.1.2.2 路段分布
2.1.2.3 交通量的方向分布
2.1.3 交通流组成特性
2.1.4 车速特性
2.1.5 连续流特性
2.2 交通流信息数据采集和处理
2.2.1 车辆检测器布设与采集点调整方案
2.2.2 多种车辆检测器的优化组合应用
2.2.3 动态交通流信息的数据处理与融合
2.3 小结
第三章 高速公路路段运行状况的动态综合评价
3.1 评价目标
3.2 评价指标体系研究
3.2.1 评价指标选取原则
3.2.2 路段运行状况评价指标
3.2.3 评价标准确定
3.3 综合评价方法概述
3.3.1 综合评价方法的选择
3.3.2 指标预处理方法
3.4 运行状态分类评价
3.4.1 基本原理
3.4.2 路段运行状态分类评价
3.4.3 评价步骤
3.4.4 实例分析
3.5 运行状况趋势的动态综合评价
3.5.1 基本原理
3.5.2 路段运行状况动态综合评价方法
3.5.3 评价步骤
3.5.4 实例分析
3.6 小结
第四章 高速公路路段交通事件自动检测
4.1 交通事件对交通流的影响
4.2 交通事件自动检测算法发展历史与现状
4.3 交通事件检测算法分析
4.3.1 加利福尼亚算法
4.3.2 标准正常偏差法
4.3.3 贝叶斯算法
4.3.4 滤波算法
4.3.5 McMaster算法
4.3.6 新算法
4.3.6.1 神经网络法
4.3.6.2 图像处理法
4.4 算法评价与比较
4.4.1 评价标准
4.4.2 算法评价与比较
4.5 高速公路交通事件自动检测算法的选择与实现
4.5.1 我国高速公路监控系统现状特点
4.5.2 算法选择与实现
4.6 小结
第五章 高速公路路段短时段交通量预测
5.1 短时段交通量预测方法概述
5.2 BP神经网络概述
5.3 改进BP网络的原理与算法
5.3.1 可变学习率的改进算法
5.3.2 Levenberg-Marquardt算法
5.4 基于改进BP网络交通量实时预测模型的实现
5.4.1 基于改进BP网络交通量实时预测模型的结构
5.4.2 基于改进BP网络交通量实时预测方法
5.4.3 短时段交通量预测误差指标
5.4.4 实例研究
5.5 小结
第六章 结论与展望
6.1 研究成果与主要结论
6.2 进一步的研究与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间参与的科研项目与论文发表情况
发布时间: 2007-06-11
参考文献
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