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| 基于多元监测数据的道路交通流状态重构研究 摘要：本文主要研究了基于多源监测数据的道路交通流状态的重构问题，采用路口车辆数矩阵的模式，建立了直观、高效的交通流状态描述模型，通过路口车辆比与路口车辆差2个指标，创新性地在路口车辆数矩阵中引入意愿车辆数与变异值，并对矩阵进行迭代更新，建立了道路拥堵预测模型，和新增车辆通行拥堵预测模型。综合利用了卡口数据、浮动车数据及信号灯配时等多平台数据，并对模型结果与历史数据结果进行对比，验证了模型的可靠性。 针对问题一，本文将复杂的实际路口、路段、区域转换成点、线、面，对路网进行了简化，并将实际的车流量状况抽象成路口车辆数矩阵，用以直观地表示道路交通流实际状况。利用了卡口数据、浮动车数据和、交通信号灯配置数据进行综合分析，将四维数据转变为到二维矩阵运算，提高了道路交通流中数据的计算效率； 针对问题二，本文在路口车辆数矩阵的基础上，从局部路口与整体区域2个角度，综合考虑了国内外畅通程度现有评价指标，提出了路口车辆比与路口车辆差2个指标，将畅通程度分为畅通、中等与拥堵3个等级，建立了指标与畅通程度之间的映射关系； 针对问题三，本文在路口车辆数矩阵的基础上，创新性地提出了意愿车辆数的思想，根据拥堵情况在路口车辆数矩阵中引入变异值，按照意愿车辆数分流原则对路口车辆数矩阵进行了迭代更新从而预测其他路段的拥堵变化情况，并对预测结果与历史数据结果进行了对比印证； 针对问题四，本文主要针对区域出入口处新增的进入车辆数，考虑车流量增大的不利情况下，采用对路口车辆数矩阵进行了迭代更新的方法，预测了区域内各路段的畅通程度，并对新增车辆的通行时间进行了预测。 根据本文所建立的模型，针对现有情况的不足之处，提出了打开封闭区域，增加关键节点的思路，建议管理部门根据历史数据，合理引导车流，同时呼吁相关部门及早建立优质的人（车）-路网信息交互平台，从源头上解决拥堵问题。 所建模型具有较好的实用性，不仅适用于城市拥堵地区，也推广至景区、商业街及物流配送等领域。 关键词：多平台数据；交通流状态；畅通程度；拥堵预测；调控措施 |
