基于路网动态定价的网联智能交通路径规划方法研究
这是一篇关于交通拥堵,道路拥堵定价,车流预测算法,动态路径规划的论文, 主要内容为伴随着城市中私家车数量的爆发式增长,城市交通承担着越来越大的负担,各大城市中过大的汽车保有量造成的交通拥堵问题已经成为限制城市交通系统快速发展的主要原因之一。随着V2X(Vehicle-To-Everything)通信技术以及人工智能技术(AI)的迅猛发展,智能交通系统车路协同一体化管理的管理方案为缓解城市交通拥堵问题提供了新的解决思路。本文为了缓解城市中心区域交通拥堵,提出了一种基于路网动态定价的网联智能交通路径规划机制。本文主要包括两方面的内容,分别是基于深度学习的城市实时车流信息预测以及多车辆动态路径规划算法,本文的主要研究内容如下:首先,本文提出了基于深度学习的车流预测算法。车辆在城市道路上的行驶主要受到道路的拓扑结构、速度限制,交通拥堵等因素的影响,同时道路中的车流数目也会呈现出周期性变化,这就是城市中车辆移动的时空相关性,本文利用深度学习的算法来提取这种时空相关性,进一步根据这种特征来预测未来一段时间路网的车流数据。本文分析比较了各种常见的算法,仿真结果显示,基于深度学习的算法的预测效果要好于传统的基于时间序列算法,其中卷积神经网络(CNN)模型的预测准确度最高。然后,为了缓解城市拥堵区域的交通状况,本文提出了基于路网动态定价的车辆路径规划算法。城市智能交通系统中的参与者分别为交通管理者(Transport Authority)和车辆用户(Vehicle Users)。道路管理部门的目标是缓解城市拥堵区域的状况并且均衡整个城市路网的交通流量,而车辆用户的目标是完成一次从出发地到目的地的行驶并且最小化自己的出行成本。道路管理部门首先根据预测到的实时车流密度信息来为不同路段制定动态出行价格,对于到达十字路口的车辆来说,他们根据周围的道路价格信息来选择下一时刻的最优路径,以降低自己的出行成本。仿真结果显示,本文所提算法能够有效的缓解城市拥堵区域的交通状况,将拥堵区域的交通流量转移到拥堵状况较轻或者是不拥堵的区域,达到提升路网通行效率的目的。相比于传统的最短路径算法(如Dijkstra算法),本文所提算法具有更好的性能表现,路网整体拥堵区域的数目要少于其他算法,路网平均车辆通行时间低于其他算法,道路的整体吞吐量也高于最短路径算法。
基于机器学习和干扰管理的物流配送应用研究
这是一篇关于物流配送,干扰管理,碳税机制,量子蚁群算法,交通拥堵的论文, 主要内容为在实际物流配送过程中,运输车辆在执行任务的过程中常常面临交通拥堵干扰事件的发生,导致配送车辆具有高能耗,高碳排放的困扰。因此,如何合理优化碳税机制下的物流配送干扰管理问题,降低碳排放量,寻求企业利益和环境绿色发展双赢是尤为重要的。本文建立了基于机器学习的拥堵预测模型,在碳税机制下,利用支持向量机对短时交通流进行拥堵时段预测。以交通拥堵事件发生作为物流配送的干扰事件,考虑碳排放偏离成本、路径偏离和成本偏离三个目标,构建了碳税机制下的低碳物流配送干扰管理模型。依据干扰管理策略,提出将拥堵预测模型与碳税机制相结合的扰动度量方法。然后,提出了改进的量子蚁群算法(IQACO)。所提出算法利用蚁群算法信息更新策略保持群体记忆性,改进了状态转移规则和信息素更新方式,提出一种改进的自适应量子旋转角调整策略提升算法效率,以此来提高算法的性能和解决低碳物流配送干扰管理问题。最后,结合参考文献数据,对改进的量子蚁群算法(IQACO)和低碳物流配送干扰管理模型的有效性进行说明。通过基准测试(CEC2017)、Solomon算例对比,不同调度方法和算法的对比,说明改进的量子蚁群算法的优势。此外,本文开发了物流调度管理系统,利用Spring Boot框架对系统界面进行设计,对系统功能进行搭建,方便对所有信息进行管理;采用Matlab的GUI程序设计单独的调度管理模块,并改进的量子蚁群算法(IQACO)为配送算法,结合拥堵分类预测结果,生成运行干扰偏差最低的方案。物流调度管理系统从整体上可以实现信息录入、干扰配送方案生成,拥堵分类预测和信息管理等功能。
组合知识图谱和深度学习的城市交通拥堵区域预测研究
这是一篇关于交通拥堵,地图匹配,知识图谱,时空卷积神经网络,图卷积神经网络的论文, 主要内容为交通拥堵在大中城市己日趋严重,导致了出行时间延迟和车辆污染排放显著增加。智能交通系统是缓解交通拥堵、提高出行安全的有效途径,城市交通拥堵预测是智能交通系统的关键技术之一。本文基于交通大数据,研究城市交通拥堵区域预测方法。论文的主要工作如下:1.地图匹配算法研究在城市交通拥堵区域预测模型研究中,需要使用公交轨迹数据和路段速度数据相结合来表征模型的标签,即是否发生拥堵,我们需要使用地图匹配算法处理轨迹数据将轨迹匹配至对应的路段上。为了提高匹配的准确率,引入了随机森林多分类的策略,将匹配问题作为分类问题看待,充分利用海量的历史轨迹数据。为了进一步加快匹配速度满足实时匹配的要求,本文利用分布式处理机制,提出了一种基于分布式随机森林多分类DRFMM的方法来处理轨迹数据的地图匹配问题。采用真实的合肥市路网和出租车轨迹数据表明,同经典的点线匹配算法和神经网络分类方法相比较,本文提出的基于分布式随机森林多分类的地图匹配算法DRFMM有效提高了匹配的准确度和速度。2.城市交通拥堵区域预测模型本文提出了一种结合知识图谱和时空卷积神经网络(KG-ST-CNN)协同预测城市拥堵区域的模型。具体而言,通过对多源异构的的城市交通大数据进行离散化和语义化,构建城市知识图谱,并引入图卷积网络来进一步提取城市知识图谱的特征,这些特征被处理为时空卷积神经网络的输入。该方法将城市交通网络视为图像,有效地捕捉了区域之间的空间相关性,并通过分析交通数据的时间相关性,构建了多个卷积网络分别捕捉不同时段的特征,从而准确地预测出交通拥堵区域。通过北京市的交通数据将本文方法和经典预测模型进行比较,实验结果验证了本文提出的KG-ST-CNN预测模型的有效性,显著提高了拥堵区域预测的精准度和召回率。3.城市交通拥堵区域预测系统设计与实现基于本文提出的分布式随机森林多分类匹配算法以及结合知识图谱和时空卷积神经网络的城市拥堵区域预测模型,设计并实现了拥堵预测系统,作为城市交通智能控制系统的一个子系统,将提出的算法和模型优化其服务层地理位置服务和应用层决策分析模块。
组合知识图谱和深度学习的城市交通拥堵区域预测研究
这是一篇关于交通拥堵,地图匹配,知识图谱,时空卷积神经网络,图卷积神经网络的论文, 主要内容为交通拥堵在大中城市己日趋严重,导致了出行时间延迟和车辆污染排放显著增加。智能交通系统是缓解交通拥堵、提高出行安全的有效途径,城市交通拥堵预测是智能交通系统的关键技术之一。本文基于交通大数据,研究城市交通拥堵区域预测方法。论文的主要工作如下:1.地图匹配算法研究在城市交通拥堵区域预测模型研究中,需要使用公交轨迹数据和路段速度数据相结合来表征模型的标签,即是否发生拥堵,我们需要使用地图匹配算法处理轨迹数据将轨迹匹配至对应的路段上。为了提高匹配的准确率,引入了随机森林多分类的策略,将匹配问题作为分类问题看待,充分利用海量的历史轨迹数据。为了进一步加快匹配速度满足实时匹配的要求,本文利用分布式处理机制,提出了一种基于分布式随机森林多分类DRFMM的方法来处理轨迹数据的地图匹配问题。采用真实的合肥市路网和出租车轨迹数据表明,同经典的点线匹配算法和神经网络分类方法相比较,本文提出的基于分布式随机森林多分类的地图匹配算法DRFMM有效提高了匹配的准确度和速度。2.城市交通拥堵区域预测模型本文提出了一种结合知识图谱和时空卷积神经网络(KG-ST-CNN)协同预测城市拥堵区域的模型。具体而言,通过对多源异构的的城市交通大数据进行离散化和语义化,构建城市知识图谱,并引入图卷积网络来进一步提取城市知识图谱的特征,这些特征被处理为时空卷积神经网络的输入。该方法将城市交通网络视为图像,有效地捕捉了区域之间的空间相关性,并通过分析交通数据的时间相关性,构建了多个卷积网络分别捕捉不同时段的特征,从而准确地预测出交通拥堵区域。通过北京市的交通数据将本文方法和经典预测模型进行比较,实验结果验证了本文提出的KG-ST-CNN预测模型的有效性,显著提高了拥堵区域预测的精准度和召回率。3.城市交通拥堵区域预测系统设计与实现基于本文提出的分布式随机森林多分类匹配算法以及结合知识图谱和时空卷积神经网络的城市拥堵区域预测模型,设计并实现了拥堵预测系统,作为城市交通智能控制系统的一个子系统,将提出的算法和模型优化其服务层地理位置服务和应用层决策分析模块。
城市交通态势研判系统的设计与实现
这是一篇关于交通拥堵,RFID,微服务,PostgreSql,态势研判的论文, 主要内容为近年来,随着社会经济、科技水平和人民生活水平的快速提高,机动车保有量也迅速增加。但是城市基础设施的增长速度却远远不能满足机动车增长的需求,导致城市道路拥堵问题愈发严重。伴随拥堵问题的发生,进而造成市民出行成本增加、对环境污染加重,甚至成为阻碍经济发展的重要因素。预防拥堵是从源头上减缓交通拥堵现象的核心且最有效的方法。虽然某市已经有了用于监测交通态势的系统,但现有系统存在着交通数据准确率低、数据利用率低、页面响应迟缓、对交通管理者工作指导意义不大等问题。为了缓解交通拥堵现状,方便交通管理人员全面掌握交通状况,能够对已有数据充分利用,因此结合某市地形地貌,综合某市道路交通对RFID设备的普及现状,为某市重新量身定做一套集交通实时监测、拥堵预测、历史研判、路径对比、路网配置、权限管理于一体的交通态势研判系统势在必行。为设计并实现出一套满足用户需求的交通态势研判系统,本文主要完成了以下四部分的工作:第一部分是现场调研交通管理者在交通监测中的实际需求,借助用例图和用例表的方式对功能需求进行分析,并深挖出系统应满足的性能需求。第二部分是系统概要设计,采用前后台分离的思想设计了B/S三层系统架构,利用微服务的思想将功能模块进行拆分,并结合数据的特点,使用Postgre Sql、Redis分工存储系统所需数据,并对数据库进行了概念模型和物理模型设计。第三部分是系统详细设计,后台利用Spring Cloud、Spring Boot、Spring MVC等框架,采用Java开发语言,借助类图和时序图对实时监测、拥堵预测、历史研判、路径对比、路网配置和权限管理模块分别进行了详细设计,并在此基础上完成编码实现,并使用Vue.js前端框架、结合i View组件、Echarts数据可视化图表库完成了前端页面的开发。第四部分是系统测试,为每一个功能编写了测试用例并按步骤进行测试,遇到问题代码时及时做出修改并进行了回归性测试,最终确保了系统功能的完整性和可用性。系统性能测试中借助JMeter工具测试在100并发用户数下各个核心功能的平均响应时间,对每个功能经过100次测试并求出平均值,最终通过分析测试结果得出系统测试通过、满足用户需求的结论。本系统已全部开发完毕并成功上线运行,用户反馈该系统运行稳定、性能可靠,可满足交通管理者的实际工作需求。通过对RFID数据合理分析和有效利用,本系统在实时监测、拥堵预测、历史研判、路径对比、路网配置、权限管理的各个功能上表现良好,使得交通管理者的工作更加高效,交通拥堵得以缓解与控制,市民出行的交通体验更加舒畅。
组合知识图谱和深度学习的城市交通拥堵区域预测研究
这是一篇关于交通拥堵,地图匹配,知识图谱,时空卷积神经网络,图卷积神经网络的论文, 主要内容为交通拥堵在大中城市己日趋严重,导致了出行时间延迟和车辆污染排放显著增加。智能交通系统是缓解交通拥堵、提高出行安全的有效途径,城市交通拥堵预测是智能交通系统的关键技术之一。本文基于交通大数据,研究城市交通拥堵区域预测方法。论文的主要工作如下:1.地图匹配算法研究在城市交通拥堵区域预测模型研究中,需要使用公交轨迹数据和路段速度数据相结合来表征模型的标签,即是否发生拥堵,我们需要使用地图匹配算法处理轨迹数据将轨迹匹配至对应的路段上。为了提高匹配的准确率,引入了随机森林多分类的策略,将匹配问题作为分类问题看待,充分利用海量的历史轨迹数据。为了进一步加快匹配速度满足实时匹配的要求,本文利用分布式处理机制,提出了一种基于分布式随机森林多分类DRFMM的方法来处理轨迹数据的地图匹配问题。采用真实的合肥市路网和出租车轨迹数据表明,同经典的点线匹配算法和神经网络分类方法相比较,本文提出的基于分布式随机森林多分类的地图匹配算法DRFMM有效提高了匹配的准确度和速度。2.城市交通拥堵区域预测模型本文提出了一种结合知识图谱和时空卷积神经网络(KG-ST-CNN)协同预测城市拥堵区域的模型。具体而言,通过对多源异构的的城市交通大数据进行离散化和语义化,构建城市知识图谱,并引入图卷积网络来进一步提取城市知识图谱的特征,这些特征被处理为时空卷积神经网络的输入。该方法将城市交通网络视为图像,有效地捕捉了区域之间的空间相关性,并通过分析交通数据的时间相关性,构建了多个卷积网络分别捕捉不同时段的特征,从而准确地预测出交通拥堵区域。通过北京市的交通数据将本文方法和经典预测模型进行比较,实验结果验证了本文提出的KG-ST-CNN预测模型的有效性,显著提高了拥堵区域预测的精准度和召回率。3.城市交通拥堵区域预测系统设计与实现基于本文提出的分布式随机森林多分类匹配算法以及结合知识图谱和时空卷积神经网络的城市拥堵区域预测模型,设计并实现了拥堵预测系统,作为城市交通智能控制系统的一个子系统,将提出的算法和模型优化其服务层地理位置服务和应用层决策分析模块。
考虑物流车辆的城市交通拥堵收费政策模型与仿真研究
这是一篇关于城市交通,物流系统,交通拥堵,收费政策,仿真实验的论文, 主要内容为“新型城市化”进程快速推进,城市居民在通勤、社交等方面的客运需求持续增长,快销零售、电商配送等满足居民生活需要的物流需求也在快速增加,由此造成的交通拥堵问题已成为制约城市协调发展的瓶颈。拥堵本身带来巨大浪费,时间延误、环境污染、健康损失,为缓解交通拥堵,诸多城市进行了有益的探索。拥堵收费政策作为一种有效的交通需求管理方法,基于经济负激励将外部成本内部化,对破解交通拥堵困境具有重要的现实意义。城市交通系统由城市货运和城市客运组成,是一个受人口、经济、环境等多种因素影响的动态复杂非线性系统,该系统中任一要素的变化都会引发其他要素的变化,传统方法难以处理此类问题,而且以往研究鲜少考虑物流系统对城市交通的影响。基于此,本文在分析城市交通拥堵形成机理和负外部性的基础上,运用系统动力学思想,确定子系统相互作用机制,借助Vensim PLE仿真软件,划分车型结构,构建了考虑物流车辆的城市交通拥堵收费模型,涉及交通拥堵导致的时间延误、污染排放以及健康损失三种负外部成本。采用大气污染流行病学中的泊松回归模型和BPR阻抗函数分别量化了健康损失成本和时间延误成本,借助污染物排放因子衡量了污染治理成本。模型以西安市为例,进行仿真实验,对不同收费水平下政策的实施效果进行比较分析,基于西安市城市发展的宏观角度提出了合理的收费水平,测算了政策实施前后城市交通拥堵负外部成本的变化,再将收费费率应用于实际路网,验证城市交通拥堵收费政策的可行性和合理性。实验结果表明,当私家车收费8-9元,物流车辆费16-18元时,城市机动车出行量下降42%-46%,机动车平均行驶速度达到30km/h,道路状况实现基本畅通。实施拥堵收费政策后,到2025年城市交通拥堵负外部成本下降86.84%。将收费费率应用于实际路网,路网道路服务水平在0.6-0.75之间,能够有效减少延误缓解拥堵。
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