【摘 要】
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掌握高速公路服务区交通流量情况,可以让高速公路服务区管理人员合理地进行服务区资源的配置,让出行者享受更优质的服务。现有服务区大多都未配置车辆检测设备,无法方便且准确地感知服务区流量参数。因此,如何利用现有高速公路设备获取高速公路服务区交通流量情况,无论是对服务区设施布局还是对服务区服务能力提升都具有重要意义。论文在分析车辆在服务区路段速度分布情况基础上,研究了基于车速划分的车辆驶入服务区判别方法。
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掌握高速公路服务区交通流量情况,可以让高速公路服务区管理人员合理地进行服务区资源的配置,让出行者享受更优质的服务。现有服务区大多都未配置车辆检测设备,无法方便且准确地感知服务区流量参数。因此,如何利用现有高速公路设备获取高速公路服务区交通流量情况,无论是对服务区设施布局还是对服务区服务能力提升都具有重要意义。论文在分析车辆在服务区路段速度分布情况基础上,研究了基于车速划分的车辆驶入服务区判别方法。通过分析车辆在高速公路上行驶速度具有一致性的特点,提出了基于变分推断高斯混合聚类的车辆驶入服务区判别方法。在此基础上,基于ETC数据分析了影响服务区驶入流量因素,建立了服务区入口车流量预测方法。主要内容包括:（1）基于车速划分的车辆驶入服务区判别。针对大多数服务区未配置车辆检测器,无法准确得到服务区入口车辆信息。本文基于ETC数据分析车辆在服务区路段速度分布规律,提出了GMM-EM算法分别求出客车和货车在服务区路段速度概率分布曲线,考虑到EM算法对初始值比较敏感,使用Kmeans初始化EM算法参数,利用模拟退火算法求解客车和货车驶入服务区的速度阈值。利用重庆市某高速公路的历史数据进行了实验,验证了本方法的有效性。（2）基于变分推断高斯混合聚类的车辆驶入服务区判别。针对只用速度划分判断车辆是否驶入服务区具有片面性。本文分析得出车辆行驶速度具有一致性的特点,计算车辆在服务区路段行驶速度分别与上下游行驶速度的比值,同时将车辆根据行驶路径进行分类,针对每一类建立变分推断高斯混合聚类算法,分别实现对车辆是否驶入服务区进行判别。利用重庆市某高速公路的历史数据实验验证本模型的有效性,并得到了每一类模型的准确率和适用范围。（3）基于ETC收费数据的服务区入口车流量预测。针对目前没有专门用于服务区入口车流量预测的方法。本文利用前面两个方法估计历史服务区驶入车流量,分析影响服务区驶入车流量变化的因素,构建了CNN-双向LSTM-ATTENTION模型预测服务区入口车流量。基于重庆某高速公路数据进行实验并与其他预测模型进行对比,验证了模型的先进性。
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