智能交通分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)路徑優(yōu)化問(wèn)題研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，城市化進(jìn)程不斷加快，城市道路擁堵情況日益嚴(yán)重，城市交通環(huán)境污染等交通問(wèn)題已成為全民關(guān)注的熱點(diǎn)。進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，智能交通系統(tǒng)受到人們的極大關(guān)注，路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)（又稱動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)）作為智能交通系統(tǒng)的核心，其主要功能是充分利用現(xiàn)有交通設(shè)施，提高交通路網(wǎng)運(yùn)行效率。按照誘導(dǎo)路徑是在控制中心還是車載設(shè)備上，將動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)分為中心式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)和分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)，本文主要對(duì)分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行研究。

2、>　　論文對(duì)智能交通系統(tǒng)概念和框架結(jié)構(gòu)進(jìn)行闡述，對(duì)分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行研究，充分分析了分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)的功能需求，并對(duì)系統(tǒng)的功能框架進(jìn)行了設(shè)計(jì)。針對(duì)分布式動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)中的兩個(gè)主要內(nèi)容進(jìn)行研究：一是短時(shí)交通流預(yù)測(cè)；二是動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化。
　　本文分析總結(jié)了幾種經(jīng)典的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法，結(jié)合組合預(yù)測(cè)的思想，提出一種基于改進(jìn)的K近鄰非參數(shù)回歸和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流加權(quán)組合預(yù)測(cè)模型。文中對(duì)最近鄰非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)方法進(jìn)行基于相

3、關(guān)系數(shù)的改進(jìn)，以達(dá)到提高預(yù)測(cè)精度的效果，以用小波基函數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中傳遞函數(shù)的方式將兩者進(jìn)行深入融合，形成一種前饋網(wǎng)絡(luò)。該組合模型結(jié)合了改進(jìn)的最近鄰非參數(shù)回歸預(yù)測(cè)的高精度和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)單、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)實(shí)測(cè)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行算法仿真，根據(jù)仿真結(jié)果分析，組合預(yù)測(cè)模型有更好的預(yù)測(cè)精度。
　　掌握準(zhǔn)確的交通信息是進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化的關(guān)鍵，交叉口延誤對(duì)整個(gè)行程時(shí)間來(lái)說(shuō)是不可忽視的一部分，文中對(duì)交通路網(wǎng)中交叉口處的延誤進(jìn)行了