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基于MFD的交通区域划分方法研究
| 论文题名： | 基于MFD的交通区域划分方法研究 |
| 关键词： | 交通区域划分;宏观基本图;车流密度;鲁棒性 |
| 摘要： | 交通拥堵不仅影响人们的日常出行生活，也制约着城市经济的发展。许多城市实施各种交通协调控制策略以缓解交通拥堵。然而，城市路网大而复杂的特征以及交通拥堵时空维度的分布变化，使得协调整个路网的交通十分困难。通过相应的交通区域划分算法将异构交通分为若干个同质子区，再对不同子区实行特定的协调控制策略，可大大提升协调控制的效率。最近的研究表明，路网中车流密度的空间分布严重影响宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram，MFD）点的分布和形状，这意味着可以基于宏观基本图的性质将拥塞分布不均匀的异构道路网络划分为多个同质子网。本文基于交通路网宏观基本图的性质，针对当前交通区域划分算法的不足之处，提出了两个新的交通区域划分算法。本文的主要研究内容如下： 1)为了将异构交通路网划分为若干同质子区，使得每个子区有散点收敛且形状清晰的宏观基本图，提出了一种称为sym-MB（Symmetric Non-negative Matrix Factorization,SNMF-Merging-Boundary adjustment）的划分算法。通过将算法各阶段的结果进行对比，证明算法流程的合理性。之后通过分析划分结果的各种度量指标和绘制子区的宏观基本图证明了子区内部车流密度分布的均匀性。最后和其他方法的分区结果对比，证明该算法具有更优的交通区域划分能力。 2)为使得区域划分算法能够在数据不完整的情况下仍能得到较好的分区结果，满足现实交通数据的要求，提出了被称为Iso-MB（Isoperimetric algorithm-Merging-Boundary adjustment）的划分算法。将该算法的分区结果与其他方法做对比并绘制子区的宏观基本图，证明了该算法具有很好的区域划分能力。接着，对算法中的停止参数进行了敏感性分析，解决了如何选取参数最优值的问题。最后，通过计算使用该算法不完整的数据进行分区的结果和使用完整数据的分区结果之间的相似度，证明了算法具有优秀的鲁棒性和实用性。 |
| 作者： | 张炜国 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 徐海涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 杭州电子科技大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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