1645字开题报告研究生开放报告模型论文——基于神经网络算法的公路交通状态识别与预测方法研究

论文类型：开题报告

论文字数：1645字

论点：状态,模型,路网

论文概述：

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论文正文：

基于神经网络算法

设问依据的公路交通状态判别预测方法研究

在路网状态评价方法方面，路网的交通状态和路网的运行状态实际上是结合在一起的，路网的状态评价是提高其运行质量的前提和基础。另一方面，我国主要城市在交通管理、道路交通服务水平和智能交通系统效果评价方面已经取得了一些研究成果，但是对公路网状态的评价却很少。此外，现有的路网状态评价方法也仅有少数几种用于评价单个路段的运行状态，从微观路段到宏观路网没有分级的路网状态评价方法。目前，国内外学者主要集中在以下几个方面进行路网状态评价:数理统计评价方法。数理统计是指对如何有效地收集数据以及如何对数据进行推理以推断或预测所调查的问题，从而为决策和行动提供依据和建议的研究。目前，数理统计方法已广泛应用于道路交通状态评价的理论研究和实际应用中。该方法主要包括回归模型和概率模型。尤因建立了一个简单的速度线性回归模型。该模型基于两个解释变量，高峰小时交通量和交叉口信号密度。模型的测量系数相对较低。有必要进一步增加解释变量的数量，以提高模型教员(签名):[毫米/比尔/]的预测精度。马尔吉奥塔等人利用NETSIM软件模拟了信号密度和平均日交通量对平均行驶速度的影响，得出交叉口密度对平均形成速度有很大影响的结论。分别建立了[市高等级主干道和低等级主干道的回归模型。特纳利用宏观交通流理论中的网络模型，建立了高峰时段城市道路交通拥堵评价模型。在收集了实测数据后，他用线性回归方法分别建立了高速公路和[主干道的速度预测替代模型。科特雷尔的阻塞持续时间模型被用来估计道路网络中阻塞瓶颈的阻塞持续时间。该模型研究了AADT流量和拥挤排队时间之间的关系，并建立了它们之间的回归函数关系。高斯混合模型是一种直观的概率密度模型，能够反映一定时期内图像运动的统计特征。Fatih Porikli利用离散余弦变换和高斯混合模型预测手机交通流视频记录后的交通状态，并根据最大似然函数准则[12]确定不同时段的交通系统状态。Joonho Ko提出了一种基于高斯混合模型的路网状态改进统计模型。计算是基于速度的分布规律。通过比较速度[的均值、方差和混合分布来判断路网状态的变化。
人工智能技术评价方法。作为控制论、信息论、系统论、计算机科学、心理学、数学等学科相互渗透的产物，人工智能技术主要研究如何利用机器模拟人脑从事推理规划、设计、思维、学习等思维活动来解决复杂问题。其理论和应用领域涵盖广泛。目前，利用人工智能技术对路网状态识别理论进行了大量的研究工作，主要包括模糊逻辑、模式识别、神经网络、遗传学、博弈论等算法。道林提出了一个用模糊理论评价整个地区所有运输系统服务水平的指标，[4。马努切赫尔·瓦齐里率先应用模糊集理论建立了高速公路交通状态评价模型，并提出了道路交通拥堵综合评价指标，综合反映了[15]的拥堵程度。贾庆林还利用模糊逻辑的方法构造了交通从自由流到拥挤状态的连续变量，并建立了自适应模糊神经推理系统[16]。里奇开发了一个自动识别交通状况的神经网络模型。该模型适用于综合公路和信号交叉口网络，并可通过人工神经网络[17]识别和划分交通时间空分布模式。在分析交通拥堵特征和人工神经网络信息处理功能的基础上，姜桂燕开发了一种基于人工神经网络的交通拥堵识别算法[18]。赵斯托研究了基于模糊聚类分析的交通状态识别方法，提出了一种改进的模糊C均值算法。采用启发式方法有效地解决了聚类数和模糊指数[的选择问题。
通过分析发现，有必要结合国内外研究现状，从单个桥隧段的状态评价分析入手，研究多个桥隧段的层次化路网状态评价，具有理论创新意义和实际应用价值。

研究计划和工作基础

1.
2、
3拟采用的研究方法和技术路线，以及
的研究基础

作者的承诺和导师对[开业报告的评论/br/]

我保证上述内容的真实性，并将在导师的指导下，严格遵守学校的相关规定，认真按计划开展硕士学位论文的研究工作。
研究生(签名):月、年

我已经审阅了开幕报告的所有内容，同意召开开幕报告会议。

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