[博士論文]城市道路交通狀態(tài)判別及擁擠擴(kuò)散范圍估計方法研究(2007)

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　　博士論文　　城市道路交通擁擠成為困擾世界各大城市的主要社會問題之一,嚴(yán)重影響著城市的可持續(xù)發(fā)展和人們的日常工作與生活?？焖?、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)中發(fā)生的交通擁擠,并估計出擁擠未來一段時間內(nèi)的擴(kuò)散范圍和持續(xù)時間,對于制定合理有效的交通擁擠疏導(dǎo)策略具有重要意義,本文對城市道路交通狀態(tài)判別及擁擠擴(kuò)散范圍估計方法進(jìn)行了深入研究。 本文的主要研究工作及創(chuàng)新之處體現(xiàn)在:對基于GPS浮動車的交通信息采集的時空間隔確定方法和浮動車樣本量的確定方法進(jìn)行了研究,并使用模擬數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證分析;以單元傳輸模型(Cell Transmission Model,CTM)為基礎(chǔ),設(shè)計了用于城市道路的交通參數(shù)在線估計方法,并將卡爾曼濾波方法嵌入到CTM中以提高交通參數(shù)的估計精度,最后使用模擬數(shù)據(jù)對算法的有效性進(jìn)行驗證,并對兩種算法進(jìn)行了對比分析;設(shè)計了基于時間序列相似性搜索的交通參數(shù)動態(tài)多步預(yù)測方法,對預(yù)測步數(shù)、初始時間序列長度、時間序列相似性搜索時長等參數(shù)的確定進(jìn)行了討論,最后使用實測數(shù)據(jù)來驗證算法的有效性;

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