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城市动态交通信息采集点布设及交通流短期预测方法研究
| 论文题名： | 城市动态交通信息采集点布设及交通流短期预测方法研究 |
| 关键词： | 智能交通运输系统;城市动态交通信息;交通检测器;优化布置;短期交通流预测;RBF网络 |
| 摘要： | 国内外研究表明，智能交通运输系统(ITS)能否高效运行的关键取决于能否获得实时、准确的动态交通信息。但是在实际应用中，城市动态交通信息采集系统的建设缺少协调和理论性指导，交通检测器的优化布置缺乏理论依据。另外，由于检测器本身存在的局限性，我们得到的交通数据存在缺失现象，在这种情况下，利用检测器提供的历史数据合理的实时预测交通流情况，即短期交通流预测，也成为目前研究的热点之一。 本研究首先通过大量的基础研究和准备工作，了解国内外城市动态交通信息采集系统的发展现状，对城市动态交通信息采集系统作需求分析并进行框架设计。在此基础上，介绍埋入式和悬挂式两类信息采集技术，并对各种交通信息采集技术的工作原理、性能、适用条件和成本费用等方面进行比较分析。通过分析，给出交通检测器的一般布置原则，提出交通检测器优化布点的方法，并利用模糊综合评判法对交通检测器的选择做了分析，最终得出检测器优化布置的合理方案。 其次，利用检测器获得的交通流数据，考虑在数据缺失情况下，利用历史数据进行短期交通流预测。通过对多种短期交通流预测模型分析发现，神经网络具有识别复杂非线性系统的特点，有较强的自适应学习能力，是最具有潜力的一种预测模型。本研究选用RBF神经网络和matlab工具进行短期交通流预测，并在文中给出RBF神经网络的原理和算法，最后结合实例加以分析。 |
| 作者： | 姜雪花 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 王炜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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