道路網(wǎng)短時交通流分析與預測.pdf

1、短時交通流預測是道路交通控制系統(tǒng)、交通流誘導系統(tǒng)等領域需要解決的首要問題之一。目前，交通流量分析與預測已經(jīng)成為交通工程領域重點研究的課題，同時也是智能運輸系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容之一。
　　 眾所周知，道路交通受各種復雜因素的制約和影響，使得交通流時間序列表現(xiàn)出高度的少數(shù)據(jù)不確定性、非線性性和復雜性。同時，道路交通是一個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，各個路段是相互聯(lián)系相互作用的，使得道路網(wǎng)中多個斷面的交通流數(shù)據(jù)還具有相關性、周期性和延遲性特征。因此，傳統(tǒng)

2、的交通流預測模型不能取得令人滿意的效果。
　　 灰生成空間模型的研究對象是少數(shù)據(jù)且不確定系統(tǒng)，首先灰生成升華了系統(tǒng)原始信息的層次，然后再建立具有部分差分、部分微分性質(zhì)的模型來對系統(tǒng)進行控制。另外，新灰色系統(tǒng)模型如GM(r，r)系列，不僅能很好適應交通流原始時間序列的少數(shù)據(jù)不確定性，還能較好擬合其非線性性、周期性和延遲性。因此，灰色預測模型符合短時交通流量時間序列的基本特征。
　　 本文從道路網(wǎng)單斷面和多斷面兩個方面對短時

3、交通流預測做了一些工作：
　　 (1)對道路網(wǎng)單斷面短時交通流預測進行實證研究。雖然現(xiàn)有的單斷面短時交通流預測模型的預測精度已達到一定的要求，但僅用一種模型對交通流量進行預測，難免會帶來一些局限性和不完備性，所以，國內(nèi)外學者將不同的預測模型進行組合對交通流量進行預測。本文針對交通流時間序列的周期波動特性，引入了灰色-周期外延組合模型，并預測了單斷面短時交通流量，最后把預測結(jié)果與傳統(tǒng)GM(1，1)模型比較，證明了組合模型預測精度高

4、于傳統(tǒng)GM(1，1)模型。
　　 (2)建立了道路網(wǎng)多斷面短時交通流量預測模型。首先，分析了MGM(1，N)模型的基本性質(zhì)，給出了各性質(zhì)的詳細證明過程，最后把該模型運用于多斷面短時交通流量的預測。其次，簡單介紹了GM(1，1|tan(k-r)p，sin(k-r)p)模型，然后針對道路網(wǎng)多斷面交通流時間序列的延遲性、數(shù)據(jù)的周期波動性以及交通流的少數(shù)據(jù)不確定性，提出了多變量灰三角MGM(1，N|tan(k-r)p，sin(k-r)p