基于交通流預測的高速公路交通狀態(tài)判別方法研究.pdf

1、通過道路上的固定檢測器(如線圈、微波、視頻檢測器等)獲得準確實時的路段交通狀態(tài)，一直以來都是高速公路交通管理工作的重點所在。論文從實際應用角度出發(fā)，針對基于單截面檢測數(shù)據的高速公路交通狀態(tài)判別方法進行研究。
　　 論文首先回顧分析了國內外交通狀態(tài)判別技術方面的研究成果，針對目前基于單截面檢測數(shù)據的高速公路交通狀態(tài)判別算法存在判斷閾值多、對擁擠樣本依賴性強等特點，提出了基于交通流預測的交通狀態(tài)判別方法，并設計了一個由交通數(shù)據預處理

2、、預測目標參數(shù)選擇、基于神經網絡的交通參數(shù)預測以及交通狀態(tài)判別等步驟組成的判別流程：
　　 通過對擁擠和順暢狀態(tài)下，交通量、時間占有率、平均速度等參數(shù)的變化特點進行分析對比，選用能更有效反映交通狀態(tài)變化的車輛平均占用時間作為預測的目標參數(shù)。以神經網絡作為預測模型，著重研究了通過計算輸出變量與可能輸入變量之間的相關系數(shù)來確定神經網絡輸入層的方法。在預測的基礎上，以實測值與預測值之間的差值作為判別的依據，判別道路的交通狀態(tài)。然后基于