【摘 要】
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随着城市与城市之间大规模快速路系统的建设,快速路拥堵也成为城市交通主要问题之一,为了缓减交通堵塞,减少车辆因为排队而带来的一系列问题,有必要对快速路系统的车流量进行控制。匝道控制是解决快速路车辆拥堵问题的有效办法,它通过控制匝道的车流量来影响快速路的区间密度,通过将匝道的车流量保持在一个合理的水平上,降低快速路主干道的车辆密度,来提高快速路系统的利用率。交通流量的预测是匝道控制领域研究的首要问题,
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随着城市与城市之间大规模快速路系统的建设,快速路拥堵也成为城市交通主要问题之一,为了缓减交通堵塞,减少车辆因为排队而带来的一系列问题,有必要对快速路系统的车流量进行控制。匝道控制是解决快速路车辆拥堵问题的有效办法,它通过控制匝道的车流量来影响快速路的区间密度,通过将匝道的车流量保持在一个合理的水平上,降低快速路主干道的车辆密度,来提高快速路系统的利用率。交通流量的预测是匝道控制领域研究的首要问题,因为交通堵塞的梳理需要有一定的预见性,所以匝道控制的及时性和合理性取决于交通流量预测的准确性,但是由于交通流量的预测过程涉及复杂的非线性数据模式,因此准确预测快速路交通流量具有一定难度。本文提出一种交通流量预测模型SSVRCSA,该模型通过将季节性支持向量回归模型（SSVR）与混沌理论（C）以及模拟退火算法（SA）相结合,预测快速路交通流量。为了解决由于传感器故障或通信故障而导致的数据缺失,会影响预测精准性的问题,本文使用了一种基于前馈神经网络的交通流缺失值补全算法来提高算法预测的准确性。为了解决传统的ALINEA匝道控制算法存在的问题,通过改进该算法,提出一种新的基于匝道车流量预测的快速路单点匝道控制方法。本文的主要贡献如下:（1）在快速路匝道流量的预测方面提出一种将支持向量回归（SVR）和混沌模拟退火算法（CSA）结合的模型,通过SVRCSA模型预测匝道流量,可以描述匝道流量数据中的随机性。此外提出应用季节机制来处理季节趋势时间序列问题。通过使用一种基于前馈神经网络的交通数据缺失值填补算法来补全因为传感器故障或通信故障而导致的数据缺失,进一步提升了流量预测的精度。（2）在快速路匝道口的单点控制方面提出一种基于ALINEA算法的匝道控制方法,该方法通过考虑可插入间隙的ALINEA控制阈值的确定,对排队的ALINEA分级控制方法进行改进,建立了一个排队控制模型,从而缓解快速路拥堵的问题。（3）通过与现有方法的对比,预测以及仿真实验均取得较优的结果。
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