基于多源數(shù)據(jù)融合的交通狀態(tài)預報技術.研究

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1、學位論文版權使用授權書本人完全了解同濟大學關于收集、保存、使用學位論文的規(guī)定，同意如下各項內(nèi)容：按照學校要求提交學位論文的印刷本和電子版本；學校有權保存學位論文的印刷本和電子版，并采用影印、縮印、掃描、數(shù)字化或其它手段保存論文；學校有權提供目錄檢索以及提供本學位論文全文或者部分的閱覽服務；學校有權按有關規(guī)定向國家有關部門或者機構送交論文的復印件和電子版；在不以贏利為目的的前提下，學?？梢赃m當復制論文的部分或全部內(nèi)容用于學術活動。學位論文作者簽名．腎鸝協(xié)明年；月』上ElI同濟大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師指導下，進行研究工作所取得的成

2、果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本學位論文的研究成果不包含任何他人創(chuàng)作的、已公開發(fā)表或者沒有公開發(fā)表的作品的內(nèi)容。對本論文所涉及的研究工作做出貢獻的其他個人和集體，均己在文中以明確方式標明。本學位論文原創(chuàng)性聲明的法律責任由本人承擔。學位論文作者簽名：弦昭1年7月1．∑日————————————————。——————————————————————’——?！??！?。?！?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。___●●。。。。。。。。’。。。1?！?。’1。。。。。。。。。。。。?！?。。。

3、。。。?！?。。。。。?！啊?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。___。。。。。。。。。。1。。?！！?。。。。。。。。。。。。。。。。_____________●___________摘要伴隨著ITS研究的不斷深入和ITS技術的廣泛應用，交通管理逐步走向智能化、動態(tài)化和信息化，道路使用者亦要求提供更有意義的交通信息。所有這些從客觀上都要求在實時交通信息的基礎上獲知未來短時間內(nèi)交通狀態(tài)演變的趨勢，及時采取對策，使有限的路網(wǎng)時空資源發(fā)揮最大的效率。如果沒有實現(xiàn)交通狀態(tài)短時預報(1h之內(nèi))的能力，ITS交通信息化、管理現(xiàn)代化的優(yōu)勢將很難為人們所認識。本文

4、以上海典型快速路與信控主干道為研究對象，以固定點檢測器數(shù)據(jù)為主，輔以FCD數(shù)據(jù)，運用多源數(shù)據(jù)融合技術(實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)融合，固定點檢測器數(shù)據(jù)與移動檢測器數(shù)據(jù)融合)對路段交通狀態(tài)參數(shù)短時預報關鍵技術進行了系統(tǒng)研究。本文主要工作為：(1)在分析國內(nèi)外交通狀態(tài)參數(shù)短時預報研究成果的基礎上，探討了多源數(shù)據(jù)融合技術與仿真技術服務于本研究的可行性；(2)在快速路路段交通流量短時預報方面，設計時間序列聚類預測算法對未來一個或多個時段交通流量進行了預測；(3)在快速路路段平均行程時間短時預報方面，通過上海南北高架微觀仿真模型對自適應卡爾曼濾波算法進行測試，實現(xiàn)了固定點檢測器與FCD

5、數(shù)據(jù)的有效融合，在檢測器數(shù)據(jù)異常與系統(tǒng)存在檢測誤差時仍能保持較高的預報精度；(4)在信控主干道平均行程時間短時預報方面，結合路段上下游交叉口流量與信號配時等參數(shù)，分別采用基于交通波理論與基于交叉口延誤模型的預測算法，將行程時間分為排隊與自由行駛兩部分進行預報。本文在海量實際數(shù)據(jù)與微觀仿真測試平臺的基礎上研究可應用于實際路網(wǎng)交通狀態(tài)預報系統(tǒng)的實用方法與實用技術。結果顯示這些方法預報精度較高，并可同時服務于城市交通流誘導與控制系統(tǒng)。關鍵詞：交通狀態(tài)，預報，多源數(shù)據(jù)融合，仿真floatingcardata．Themainresearchofthisdissertationi

6、s嬲follows．(1)Firstofall，thefeasibilityanalysisontrafficstateparameterspredictionwiththeheZpofmulti-sollrc2datafusionandsimulationisstudiedonthebasisofrelativeresearchresultsfromhomeandabroad．(2)Intheresearchoftrafficflowshort-termforecastonurbanexpressway,weatherandweekdayorweekenda1．er

7、ecognizedasattributevector$．Thenatime-seriesclusteringalgorithmthroughcalculatingrepresentativesinallkindsofdustersandbuildingthecorrelativerelationbetweenobservingtimeseriesandrepresentativesisproposedandone-stepandmulti—stepforecastsa1．emadeafterwards．(3)Intheresearchofaverag