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基于贝叶斯网络的城市道路拥挤概率预测研究
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络的城市道路拥挤概率预测研究 |
| 关键词： | 城市道路交通;交通拥挤概率;预测模型;贝叶斯网络模型 |
| 摘要： | 随着我国城市经济的迅速发展和城市现代化水平的不断提高，城市道路交通的供需矛盾日渐突出。城市道路交通拥挤所导致的道路通行能力降低严重影响了人们的日常出行。因此，进行有效的道路交通拥挤预测已成为理论和实践研究中的一个重要课题。 合理的交通拥挤概率预测方法能够帮助交通管理者制定有效的决策，减少交通拥挤带来的负面影响。现有交通拥挤预测方法，如时间序列法、灰色预测法、神经网络等，在一些拥挤预测中虽然取得了良好的应用成果，但交通拥挤的依赖性和不确定性却未被充分考虑。贝叶斯网络适用于对不确定性和概率性事物进行分析，能够有效处理较多变量之间存在的依赖关系，是一种对变量间概率关系的有向图描述。本文在对交通拥挤预测特性和贝叶斯网络模型特性分析的基础上，建立贝叶斯网络模型对城市道路网络的整体交通拥挤概率进行预测。所建立的贝叶斯网络模型从公共交通出行量、道路里程、GDP(Gross Domestic Product)、机动车数量等方面来确定模型的输入变量，从而更全面的反映交通拥挤特性，以保障预测结果的合理性。 本文以国内某特大城市建成区为研究对象，针对不同的城市交通发展政策，对该区域内的道路交通拥挤概率值进行分析预测，从而确定适合该城市建成区的拥挤缓解政策。研究结果表明，所建立的贝叶斯网络模型能够对研究区域内不同交通政策影响下的道路网络整体交通拥挤概率做出合理预测。此外，对于研究区域的交通网络系统而言，若不采取进一步措施遏制交通拥挤的蔓延，该区域的交通网络的整体拥挤概率将很快超过50.00％，这将致使交通系统的正常运转陷入困境。另外，由于诱增交通量的存在，仅仅加大新建道路的供给力度对道路交通拥挤的缓解程度极为有限。而单纯鼓励轨道交通出行亦很难从根本上扭转交通拥堵概率过高的现实。相比较而言，大力修建道路和大力发展路面公交政策的同时实施较其它政策的实施能够在较短的时间内更好地缓解道路交通拥挤状况。 |
| 作者： | 刘异 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 冯雪松 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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