0010第三章交通信息處理技術-資料下載頁
2025-02-13 20:45本頁面
【正文】 – 使用歷史數(shù)據(jù)進行預測，利用現(xiàn)在和過去的觀測值來預測其未來值。 – 缺點： ? 只利用了交通流系統(tǒng)本身的歷史數(shù)據(jù)，沒有考慮其他任何影響因素（例如相鄰路口） ? 不能反映交通流過程的不確定性與非線性，尤其無法克服隨機干擾因素的影響 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 交通仿真模型 (Traffic Simulation Model) – 交通仿真模型把車輛當作實體，用計算機模擬實際道路交通情況，對道路的交通狀況進行仿真，得到道路預測的交通信息。 – 嚴格意義上說，交通仿真模型不能用于交通流預測的目的，因為它需要輸入用于預測的交通流數(shù)據(jù)。而且，交通仿真模型不能實現(xiàn)實時性。 – 但交通仿真模型提供了一個交通流、占有率和旅行時間之間關系的一個模擬實際的計算方法。 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 動態(tài)交通分配模型（ DTA模型） – DTA模型通過采集到的 交通流數(shù)據(jù) 和 出行者選擇的行為 用于估計隨時間變化的網(wǎng)絡的狀態(tài)。 – 動態(tài)交通分配 是按照一定的準則將動態(tài)交通需求量合理地分配到路網(wǎng)上，從而得到路段實時交通量的方法。實現(xiàn)降低交通擁擠程度和提高路網(wǎng)運行效率的目的。 – 以傳統(tǒng)的靜態(tài)的交通分配的假設解決隨時間變化的動態(tài)交通流問題，對任何一個網(wǎng)絡沒有一個方法是通用的方法。 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 – 缺點： ? 假設條件苛刻，在實際路網(wǎng)中無法得到相應信息或取得信息的代價昂貴 ? 某些模型的解釋性雖然較好，但無法求解或求解難度大，優(yōu)化時間長 ? 過分強調(diào)精確的系統(tǒng)最優(yōu)或用戶最優(yōu)分配結(jié)果，加大了模型求解的難度，不適合在大規(guī)模路網(wǎng)上實現(xiàn)應用 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 神經(jīng)網(wǎng)絡模型 t時刻的交通量 t+5時刻的交通量 輸入層 中間層 輸出層 t－ 5時刻的交通量 t－ 160時刻的交通量 t－ 165時刻的交通量 t－ 170時刻的交通量 … … 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2001041031021012 0 0 E p o c h sTrainingBlue GoalBlackP e r f o r m a n c e i s 0 . 0 0 0 2 3 6 9 1 1 , G o a l i s 0 . 0 0 0 10 50 100 150 200 250 3000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 911 . 1算法預測數(shù)據(jù) 測試樣本BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程 預測對比效果 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 二、行程時間預測 預測行程時間要滿足實時性和準確性，交通網(wǎng)絡復雜，預測行程時間困難。 行程時間計算方法 ? 個別行程時間 指駕駛員通過某條路線所需要的時間，通常用距離和速度來表示。 區(qū) 間時 間車 輛 軌 跡T 0 T 1X 1X 0??? 10 )()()( 01xxii xvdxxtxt 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 ? 平均行程時間 ? 指在一定時期 p內(nèi)，路線 R上 Np輛車的平均行駛時間 ? 公式前提：個別行程時間可以獲取 ???pNiRipR tTNpT1, )(1)( 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 智能交通信息平臺行程時間預測功能 根據(jù)檢測器采集的基本交通參數(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)融合等方法，采用行程時間預測技術提供整個路網(wǎng)任意路段的預測行程時間值。 影響行程時間預測的因素 這些因素是否可以用于 行程時間預測，主要依 賴于他們能否被精確地 檢測到。 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 城市道路路段行程時間預測 ? 城市道路行程時間分成兩部分： ? 車輛在 路段上的運行時間 和 交叉口的運行時間 ， ? 其中交叉口的運行時間包括 通過交叉口行駛時間 和 交叉口的延誤時間 。 如果只考慮交通流量及紅綠燈控制對其的影響，通過某一路段總的行程時間將包括： – 車輛在該路段上的 平均行駛時間 、 在下游交叉口處的排隊等待時間 和 通過該交叉口的時間 等三部分。 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 ? 路段行程時間的計算 ? 公式 ? 交叉口延誤時間的計算 ? 隨機服務系統(tǒng)理論 ? 算法：模型假設、模型建立、排隊時間的計算 第三節(jié) 交通流和行程時間預測技術 快速路路段行程時間預測 ? 交通流預測方法基本相似 ? 可分為兩大類 – 統(tǒng)計歸納模型：比如 ARMA， ARIMA， ARX模型，多元線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡。 ? 這些方法的特征是需要很多的歷史、當前的交通參數(shù)數(shù)據(jù)（速度、流量、占有率和運行時間）作為輸入。 – 分析推理模型：比如 METANET， SIMRES， STM，或 DynaMIT， ? 這些方法主要是采用宏觀、中觀、微觀模擬交通狀況，這些模型需要動態(tài) OD矩陣作為輸入。 演講完畢，謝謝觀看！
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