学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

交通信号控制系统预测框架的研究

作　者: 郝海全
导　师: 谭国真
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 预测框架转向比率模型预测控制神经网络
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 20次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

交通流预测是交通控制的重要基础,能够为先进交通信息系统和先进交通管理系统提供实时有效的交通信息,以达到缓解交通压力、减少污染、节约能源的目的。本文以交通信号控制系统预测框架的研究为题,在介绍城市道路交通信号控制系统的基础上,分析了控制系统的预测框架体系,并对其中若干关键参数进行了探讨和研究。针对区域控制,提出了基于模型预测控制的车辆转向比率预测模型,并利用该模型在区域路网上识别有向交通流,以期望能够通过分析区域路网中的交通流关系,为区域控制提供全新的控制方法。本文首先介绍了交通流预测框架体系,对框架的各层概念以及各层间的关系进行了描述,并分析了各个控制子层的主要工作及控制对象。然后,详细介绍了预测框架体系中涉及到的若干交通参数,包括交通流量、车辆旅行时间、车辆转向比率、干线车队识别等。在总结了国内外各种交通流参数预测方法的基础上,分析了车辆转向比率预测的重要意义并提出了一个新的预测模型。该模型根据复杂交通系统的非线性、时变性和随机干扰因素等特点,以神经网络为预测模型,并通过模型预测控制对预测结果进行优化,充分利用了模型预测控制的多步预测、滚动优化和反馈校正的优势,取得了不错的预测效果。在此基础上,本文提出了针对城市区域路网的有向交通流的识别模型。模型首先将区域路网抽象成有向图,利用车辆转向比率预测模型,分析出区域路网上交通流的转向情况,并根据区域路网的交通流量,分析出区域路网上的有向交通流,从区域内交通流关系的角度为实时的区域控制提供有力支持。

全文目录

摘要  4-5
英文摘要  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 研究现状  9-11
  1.3 本文的主要内容  11
  1.4 本文的组织结构  11-12
2 交通流预测框架体系的研究  12-17
  2.1 城市交通信号控制系统的研究  12-14
  2.2 交通流预测框架的分析  14-17
    2.2.1 交叉口控制层  14-15
    2.2.2 网络流控制层  15-16
    2.2.3 网络负载层  16-17
3 短时交通流预测研究  17-34
  3.1 交通流量的预测  17-19
    3.1.1 交通流量预测的国内外现状  17-18
    3.1.2 交通流量预测的基本理论  18-19
  3.2 车辆旅行时间的预测  19-21
    3.2.1 车辆旅行时间预测的国内外现状  19-20
    3.2.2 车辆旅行时间预测的基本理论  20-21
  3.3 车辆转向比率的预测  21-31
    3.3.1 车辆转向比率预测的研究意义  21-26
    3.3.2 车辆转向比率预测的国内外研究现状  26-28
    3.3.3 车辆转向比率预测的基本理论  28-31
  3.4 干线车队的实时识别  31-34
    3.4.1 干线车队识别的国内外现状  31-32
    3.4.2 干线车队识别的基本理论  32-34
4 基于模型预测控制的车辆转向比率预测模型  34-47
  4.1 神经网络概述  34-36
  4.2 模型预测控制概述  36-39
    4.2.1 预测模型  36-37
    4.2.2 滚动优化  37-38
    4.2.3 反馈校正  38-39
  4.3 转向比率预测模型  39-45
    4.3.1 问题描述  39-40
    4.3.2 数据采集  40-42
    4.3.3 模型实现  42-45
  4.4 仿真实验  45-47
5 城市路网有向交通流的识别  47-57
  5.1 有向交通流的国内外现状  48
  5.2 有向交通流的成因  48-50
    5.2.1 城市路网  48-49
    5.2.2 城市规划  49
    5.2.3 司机的驾驶行为  49-50
  5.3 有向交通流的识别模型  50-55
  5.4 仿真实验  55-57
结论  57-58
参考文献  58-61
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  61-62
致谢  62-63

交通信号控制系统预测框架的研究

内容摘要

全文目录

相似论文