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城市道路短时交通流预测研究——以黄岛区为例
| 论文题名： | 城市道路短时交通流预测研究——以黄岛区为例 |
| 关键词： | 城市道路;短时交通流预测;通行能力;神经网络;遗传退火算法 |
| 摘要： | 城市交通是一个城市赖以生存和发展的生命线，纵横交错的条条道路像是城市社会经济生活的血管，无时无刻不在为这座城市提供着新鲜的“血液”。当今社会，人们生活节奏日益加快，生产活动活跃，比人类发展的任何历史时期更需要高效、有序的往来和交流的平台，这对城市交通的通行能力提出了更高的标准和要求。 在城市大规模发展的当今社会，城市交通通行能力的大幅提升主要依赖于城市交通控制系统（Urban Traffic Control System，简称UTCS）。其作用和控制效果有效实现的前提是能够及时准确地获取并能预测城市道路上的实时交通流状况。 论文以黄岛区长江中路某一直行车道断面作为研究对象，针对短时交通流预测问题的复杂性及非线性，研究了基于GAEA(全称，遗传退火进化算法)-Elman神经网络的城市道路短时交通流预测模型，其具有非线性适应性信息处理能力，其既克服了单一Elman神经网络在进行全局搜索时，易陷入局部极小值的缺陷；又克服了GA-Elman神经网络的局部搜索能力差以及其易出现早熟现象的缺点。 论文对Elman神经网络模型、GA-Elman神经网络模型、GAEA-Elman神经网络模型用于短时交通流预测进行了仿真，分析和对比了三种模型的预测结果及性能，验证了GAEA-Elman神经网络模型的预测效果和实用价值均高于另外两种模型，可以较好地应用于短时交通流预测。 论文对城市道路短时交通流预测的发布系统进行了设计，将实时交通状况和短时预测状况同时发布给公众，对城市道路交通流起到了提前诱导的作用，为区域交通控制提供了新的思路和方法。 |
| 作者： | 张营杰 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 任传祥 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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