城市道路交通状态判别方法研究

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随着社会经济的快速发展,道路车辆不断增多,道路交通需求增长迅速,道路交通状况正变得日益严峻。恶性交通事故及交通拥挤的迅速增加,不但严重威胁人民生命和财产的安全,也给道路交通的运行效率带来了严重影响。为了提高道路交通的安全性和运行效率,世界各国尤其是发达国家不断研究运用先进技术对道路交通运行状态进行监控,出现了各种以不同设备为手段的交通监控系统。而要充分利用这些先进的交通检测手段为城市交通服务就需要适合的交通状态判别方法。本文基于此目的,分析了国内外在相关课题的研究现状,通过对交通流参数、道路交通状态分析及道路交通状态指标体系的需求分析,明确道路交通状态指标体系设计原则,从路网层次、路口与路段层次、交通参数层次建立了三层城市道路交通状态指标体系;在对道路交通状态判别方法的研究上,重点分析了经典的加州算法、McMaster算法、指数平滑法、标准偏差法和改进的DS-ANN算法、基于移动检测器的判别算法,并对算法作出了比较分析;最后,针对已有研究成果在路网交通状态判别上的不足,在已有研究成果基础上,利用系统工程的思想,建立了基于系统结构分析方法的路网交通状态判别模型,并进行了模型应用案例分析。本论文的研究成果可为交通管理者实时了解路网交通状态变化的信息,及时采取对策,疏导交通、减少拥挤,提高交通安全保障,使有限的路网时空资源发挥效率而提供帮助。
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