計算智能及其在城市交通誘導系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展與城市化進程的不斷加快，城市人口和機動車輛日益增加，城市道路交通擁堵已經(jīng)成為世界大中城市普遍存在的現(xiàn)象，由此帶來的交通事故、能源浪費以及環(huán)境污染等問題，不僅嚴重地制約著城市和社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，同時也嚴重地影響著城市居民的生活質量。因此，運用智能交通系統(tǒng)來解決日益嚴重的城市交通問題，已經(jīng)成為了交通工程未來發(fā)展的重要方向。
　　 本學位論文研究的交通誘導系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的重要子系統(tǒng)之一，它能夠有效地引導

2、車輛在路網(wǎng)中運行，減少車輛在道路上的行駛時間，并最終實現(xiàn)交通量在整個路網(wǎng)中均勻分配。將自然科學的最新研究成果和工程技術的最新方法引入城市交通誘導系統(tǒng)，不僅有利于提高交通系統(tǒng)的運行效率，而且關系到土地資源與能源的合理利用、環(huán)境污染與噪聲的改善，這對滿足社會需求、推動國家和社會的進步以及學科的發(fā)展，無疑都具有十分重要的意義。
　　 城市交通系統(tǒng)集成了人、車、路和環(huán)境等各種因素，具有高度的復雜性、時變性和不確定性。精確的數(shù)學模型和方法

3、難以有效解決復雜的現(xiàn)代城市交通問題，而計算智能是一種仿生計算方法，它從生物底層對智能行為進行模擬和研究，拓展了傳統(tǒng)的計算模式，不需要建立問題本身的精確模型，具有智能性、并行性、自適應性等優(yōu)點，為復雜問題的求解提供了卓有成效的解決途徑。
　　 因此，本學位論文依托重慶市科學技術委員會自然科學基金計劃項目——智能交通系統(tǒng)重點項目“城市交通路網(wǎng)擁堵動態(tài)預警與疏導決策技術研究”(項目編號：CSTC,2006BA6016)，在總結該領域現(xiàn)

4、有研究成果的基礎上，引入新興起的計算智能理論，對交通誘導系統(tǒng)研究中應解決的若干關鍵理論問題進行了較為全面深入的研究，試圖解決目前城市交通誘導領域存在的一些疑難問題。
　　 本文主要的創(chuàng)新性工作如下：
　　 ①針對支持向量回歸機(SVR)的擬合精度和泛化能力取決于相關參數(shù)的選取問題，提出了基于災變FS算法的SVR參數(shù)選擇方法，并應用于交通流預測的研究。通過提出基于尖點模型的災變策略來改進FS算法的個體迭代位置選擇機制，以降

5、低設置搜索半徑的依賴性，從而擴大搜索空間，提高全局搜索能力。對實測交通流量進行滾動預測實驗，結果表明該方法優(yōu)化SVR參數(shù)是有效、可行的，與經(jīng)驗估計法相比，得到的SVR模型具有更好的泛化性能和預測精度。
　　 ②針對基本蟻群算法存在容易陷入局部最優(yōu)解出現(xiàn)早熟停滯的缺點，提出了基于混沌選擇策略的蟻群算法，并應用于城市交通路徑尋優(yōu)的研究。在基本蟻群算法的概率轉移中引入混沌擾動的策略，以使解易于跳出局部極值區(qū)間，加快收斂速度。以重慶市渝

6、中半島的路網(wǎng)為實例計算以行程時間為目標的最優(yōu)路徑，結果表明該算法獲得了較好的效果，與基本蟻群算法相比，提高了全局搜索能力。
　　 ③針對牛頓法初始值要求嚴格、易產(chǎn)生局部收斂并含有矩陣求逆的不足和粒子群算法存在收斂速度慢和局部最優(yōu)的問題，引入粒子間相對位置改進基于抗體濃度的概率選擇公式，提出了一種帶免疫機理的粒子群算法，并將其用于由路段流量反推OD矩陣的極大熵模型求解研究。粒子不僅根據(jù)個體極值和全局極值更新速度和位置，而且按一定概

7、率以輪盤賭法選擇某個粒子進行學習，以保持種群多樣性，降低了算法過早收斂于局部最優(yōu)解的幾率。以重慶市某交叉路口為實例進行實驗，粒子群算法求解成功率高于牛頓法，表明粒子群算法推算OD矩陣是一種行之有效的方法；而且，改進的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遺傳算法具有更好的全局尋優(yōu)能力。
　　 ④針對城市交通狀態(tài)的不確定性和模糊C均值聚類(FCM)算法存在的初值敏感性和局部搜索性問題，提出了基于混合蛙跳算法(SFLA)的模糊C均值聚類算

8、法(SFLA-FCM)，并應用于城市交通狀態(tài)識別研究。SFLA-FCM使用SFLA的優(yōu)化過程代替FCM的基于梯度下降的迭代過程，有效地避免了FCM對初值敏感及容易陷入局部極小的缺陷。實驗結果表明，與FCM相比，SFLA-FCM在收斂速度和精度上均有所提高，結果更為合理、穩(wěn)定；而且，能夠有效地對交通狀態(tài)進行識別，為交通狀態(tài)實時識別提供了一個新的研究思路。
　　 總之，本文對計算智能的理論和方法在城市交通誘導系統(tǒng)領域的應用進行了較為