基于浮动车技术和交通波理论的交通流量推算研究

论文摘要

交通流预测是城市交通管理研究的基础性研究课题。伴随着GPS/GIS技术的推广应用,浮动车技术正成为交通流研究领域新的热点。流量是交通流的一个主要参数,它反映了较小时段内的交通负荷情况,是城市交通诱导的重要数据依据之一。本文以杭州市出租车车载GPS系统数据为基础数据,对城市道路交通流量推算进行了研究。论文综述了交通流的采集技术和浮动车的研究现状,应用浮动车提供的位置和速度信息,进行了速度拟合,以获取单车区间速度和交通流特征速度。针对受路口信号影响的路段流量特性,提出无干扰流假设,运用交通波理论描述了城市路段交通流量的周期变化过程。交通流量按消散阶段和无干扰流阶段(基态交通流)两部分开计算,基于流量方程和浮动车数据建立了交通流量推算模型,并进行了参数的标定方法研究。应用杭州浮动车GPS数据,进行了模型的示例分析,验证了模型的有效性。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论文背景及选题意义
• 1.2 论文研究的主要内容
• 1.2.1 浮动车数据处理方法研究
• 1.2.2 路段流量推算模型建立
• 1.2.3 路段流量推算模型示例分析
• 1.3 论文的基本结构
• 1.4 论文的新意
• 2 国内外研究现状
• 2.1 城市道路交通流研究现状
• 2.1.1 交通流理论研究发展现状
• 2.1.2 交通流模型研究现状
• 2.1.3 城市交通流量采集技术发展
• 2.1.4 基于车载GPS系统的交通数据采集技术
• 2.2 将先进的GPS技术引入交通流研究领域
• 2.2.1 GPS系统简介
• 2.2.2 GPS在交通领域的主要应用
• 2.2.3 GPS技术应用于流量等交通流状态参数研究的优势
• 2.2.4 GPS技术应用于交通流量推算研究现状
• 3 浮动车数据采集与处理
• 3.1 浮动车数据采集与处理流程
• 3.2 数据筛选
• 3.2.1 浮动车异常数据识别与筛除
• 3.2.2 同一浮动车连续数据返回间隔内数据的处理
• 3.3 样本数范围的界定
• 3.4 速度拟和
• 3.4.1 区间平均速度
• 3.4.2 最小二乘法
• 3.4.3 本文采用的速度拟合方法
• 4 基于浮动车技术和交通波理论的交通流量推算模型
• 4.1 交通流要素的特性
• 4.1.1 道路的交通特性
• 4.2 城市道路交通流特性分析
• 4.2.1 城市快速路的交通流特性
• 4.2.2 城市主干道的交通流特性
• 4.3 交通流参数
• 4.3.1 交通流量
• 4.3.2 速度
• 4.3.3 密度
• 4.3.4 车头间距和车头时距
• 4.4 交通流模型回顾
• 4.4.1 速度-密度模型
• 4.4.2 速度-流量的关系
• 4.4.3 流体力学与运动学模型
• 4.5 反映城市交通流特征的速度-流量模型建立
• 4.5.1 流量推算模型适用范围分析
• 4.5.2 信号周期内车流状态变化的描述
• 4.5.3 参数选取
• 小结
• 5 示例分析
• 5.1 数据来源
• 5.1.1 杭州市的交通现状
• 5.1.2 数据来源
• 5.1.3 示例选取
• 5.2 数据处理与分析
• 5.2.1 数据采集
• 5.2.2 地图匹配
• 5.2.3 浮动车数据筛选与速度拟合
• 5.2.4 样本数量的检验
• 5.3 路段交通流量推算
• 5.4 误差分析
• 5.4.1 读取线圈数据
• 5.4.2 相对误差的计算
• 5.4.3 平均相对误差
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 进一步研究的问题和展望
• 参考文献
• 附录A
• 索引
• 作者简历
• 学位论文数据集