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基于时空特征融合的城市路网交通流预测及优化控制研究
| 论文题名： | 基于时空特征融合的城市路网交通流预测及优化控制研究 |
| 关键词： | 交通流预测;城市路网;时空特征;动态子区划分;VISSIM仿真 |
| 摘要： | 随着我国经济社会的快速发展和交通出行需求增加，城市道路承载的交通负荷和交通压力日益剧增，进而引发诸如交通拥堵、交通事故、空气污染、燃油消耗、噪声污染等交通问题，严重影响出行效率和经济发展。通过研究路网短时交通流预测技术提前获取道路未来交通状态，并以此为基础进行城市路网子区动态划分、路网信号优化控制策略，可以进一步减少车辆的延误时间、排队长度和停车次数、增强道路通行能力、提高路网运行效率、确保交通安全有序，具有良好的经济社会效益。 本文首先对城市道路交通流数据进行分析与处理，充分挖掘交通流数据的时空特征，采用3D卷积、门控循环网络、残差网络等模块搭建深度卷积门控网络模型，同时融合交通流数据、天气、节假日、周末等因素，预测未来短时路网区域内的交通流量。本文提出的短时交通流预测模型与基线模型相比，RMSE误差在两个公开数据集上分别下降4.86％和9.10％,提高了交通流预测精度并为路网子区动态划分做铺垫。 其次，建立基于流量关联系数、密度关联系数、信号周期关联系数的交叉口关联度模型，对传统Newman社团划分算法进行改进以适应无向有权路网的子区划分，并结合距离原则提出动态子区划分方法。通过对济南市历下区核心区域路网仿真分析，本文划分算法的路网平均离散度为0.4476,与传统Newman算法和改进Newman算法对比最低，验证路网子区动态划分的有效性和合理性。 最后，对每个划分后的交通子区构建以延误时间、停车次数、排队长度为优化目标的路网信号配时优化模型并利用模糊矩阵进行目标权重动态分配，利用改进混合粒子群遗传算法对配时模型进行参数求解，在VISSIM-VisualC++联合仿真控制平台中济南市历下区包括十二个关键交叉口在内的核心区域进行仿真分析，实现路网交通流优化控制。该仿真区域与信号优化控制前相比，延误时间、停车次数、排队长度分别降低了11.05％、18.17％、15.87％,大大提高路网通行能力。 综上，本文以城市路网短时交通流预测模型为基础，基于改进Newman算法实现路网动态子区划分，对每个子区构建信号配时多目标优化模型并以改进混合粒子群遗传算法对模型进行求解，在VISSIM-VisualC++联合仿真控制平台中对济南历下区核心路网区域进行仿真分析，实现城市路网的交通流预测及优化控制。 |
| 作者： | 赵军 |
| 专业： | 电子信息 |
| 导师： | 朱文兴 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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