基于浮动公交车的交通信息实时检测和公交车到站时间预测研究

论文摘要

智能交通系统(ITS)是交通行业的发展趋势，而交通信息的实时检测是其中的关键组成部分。但是传统检测方法在检测精度和实时性上都存在不足，最新发展的浮动车技术成为重要的突破点，越来越引起重视。目前的浮动车技术研究主要围绕出租车载体展开，针对其在模型和采样理论上的不足，本文提出浮动公交车样本处理方法。该方法利用校验周期的样本数据形成速度分布，再利用更新周期的样本数据验证分布，根据不同的验证情况，采取不同的处理方法。仿真结果显示，该方法取得了较好的效果。其次，本文对影响浮动公交车检测精度的因素做了讨论和仿真验证，证实了路段长度、路段流量和浮动车样本数对检测精度的影响。再次，本文提出了浮动车实际样本数和理论样本数的判断依据，定义了公交冷热区域，介绍了检测精度不足时的改进方法。利用浮动车样本处理方法，本文拓展至公交车到站时间预测研究。对比了基于点、路段和路径的到站时间预测方法，仿真结果说明基于路段和路径的方法效果更好。同时，为了进一步满足乘客的出行需求，本文结合基于路段和路径方法的优点，提出综合性时间预测方法。针对浮动车研究，本文设计并完成了城域混合交通流仿真分析系统(SASUMT)的浮动公交车软件模块，为仿真验证提供了条件。本文的章节安排如下：第一章介绍了传统检测技术的不足，引入浮动车技术的研究现状，比较了浮动出租车和浮动公交车在模型、采样和数据处理上的不同。同时又介绍了公交车到站时间预测的研究现状。第二章详细介绍并仿真验证了浮动公交车样本处理方法，又讨论并仿真验证与浮动公交车检测精度相关的影响因素。进而又提出浮动公交车实际样本数、理论最小样本数判断依据和公交冷热区域等概念，对样本数据的处理做了进一步改进。第三章在浮动公交车检测的基础上，提出基于点、路段和路径的公交车到站时间预测方法，并进行仿真比较。同时，兼顾乘客的需求提出综合性时间预测方法。第四章讲述了仿真软件的实现，主要对对象建模、主要功能、界面和程序流程进行了介绍。第五章总结全文，并对未来的工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 交通信息实时检测
• 1.2.1 交通信息检测的传统方法介绍
• 1.2.2 基于浮动车的交通信息实时检测
• 1.2.3 基于出租车和公交车为载体的浮动车检测对比
• 1.3 公交车到站时间预测
• 1.3.1 公交车到站时间预测的传统方法
• 1.3.2 基于浮动公交车的到站时间预测的研究现状
• 1.4 城域混合交通流仿真分析系统（SASUMT）
• 1.4.1 城域混合交通流仿真分析系统介绍
• 1.4.2 浮动公交车仿真模块
• 1.5 本文的研究意义和主要内容
• 第二章 浮动公交车交通信息实时检测
• 2.1 浮动公交车的建模
• 2.1.1 浮动公交车具有的普通机动车特征
• 2.1.2 浮动公交车行驶特征
• 2.2 浮动公交车检测采样问题
• 2.2.1 浮动公交车与出租车采样的区别
• 2.2.2 浮动公交车样本处理方法原理
• 2.2.3 浮动公交车速度分布的形成和验证
• 2.2.4 变流量下的浮动公交车实时检测仿真结果
• 2.2.5 浮动公交车检测的影响因素仿真
• 2.3 浮动公交车样本数推断判据
• 2.3.1 公交系统的实际运营状况
• 2.3.2 浮动公交车最小样本数仿真
• 2.3.3 浮动公交车最小样本数判定
• 2.4 公交冷热区域的判定及其检测精度
• 2.4.1 公交冷热区域的定义和判定
• 2.4.2 公交冷区提升检测精度的方法
• 2.5 结论
• 第三章 浮动公交车到站时间预测研究
• 3.1 基于点、路段和路径的时间预测比较
• 3.1.1 基于点的时间预测
• 3.1.2 基于路段的时间预测
• 3.1.3 基于路径的时间预测
• 3.2 基于点、路段和路径的时间预测仿真比较
• 3.2.1 路网结构
• 3.2.2 仿真初始设置
• 3.2.3 数据处理
• 3.3 综合性时间预测方法
• 3.3.1 乘客的需求特性
• 3.3.2 综合性时间预测方法
• 3.4 结论
• 第四章 浮动车技术的软件实现
• 4.1 浮动公交车模型及其相关对象实现
• 4.1.1 公交车模型的添加
• 4.1.2 相关对象的添加
• 4.2 核心函数和过程
• 4.3 浮动车技术流程图
• 4.4 软件界面
• 4.5 结论
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介
• 作者攻读硕士学位期间的科研成果