基于GM1N模型的深圳市区交通路口拥堵预测研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：盔超整日论文使用和授权说明期：本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：j雌

2、导师签名：瓣日期：2蝉一本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：～——导师签名：日期；云南火学硕{二学位论文摘要随着各大一、二级城市的保有车辆数目逐年增加，而城市道路的改建与扩宽速度远远跟不上机动车辆增长的速度，如此便带了交通拥堵问题。交通拥堵不仅影响人们日常出行效率，同时带来了巨大的经济损失，所以研究如何缓解交通拥堵成为了交通管理部门的首当之举，这也

3、成为了学者研究交通问题的热门方向。交通路口作为交通通行的“瓶颈”地带，发生交通拥堵的多发地段，专门研究交通路口的拥堵情况对缓解交通状况具有很重要的意义。本文的主要研究内容即是基于出租车中的GPS数据，专门针对交通路口的交通拥堵状况进行预测。在了解拥堵预测领域的相关理论与研究现状，分析与对比出目前研究拥堵预测的模型与方法的适用范围与局限性下，最终确定使用灰色系统理论模型GM(1，N)作为预测模型，在以往学者仅仅研究交通流地基础上，考虑了平均速度、交通密度因素，采用多因素分析与预测方法对交通路口进行预测。在预测中，先对获取的GPS数据进行预处理

4、，包括数据缺失补齐、错误数据修正等一系列处理，使获取的数据源尽量准确。然后针对相关研究路口，一一提取相关交通参数，作为实验输入数据。最后，本文应用灰色系统理论建模软件进行实验，首先采用GM(1，N)对单点路口的不同方向的交通流进行预测，对比GM(1，1)实验结果，预测结果的精度明显高于后者。后采用GM(1，N)模型对相关路口的交通流进行预测，预测结果也取得了比较好的预测效果。在以往学者提出的基于交通流阀值或速度阀值判别交通拥堵的标准基础上，本文最终通过对交通路口的交通流的预测结果和平均速度进行联合分析，对交通路口的拥堵情况进行了阐述与说明。

5、关键词：拥堵预测；GPS数据；交通路口；灰色系统理论；Gld(1，N)云南大学硕十学位论文云南大学硕十学位论文AbstractWiththenumberofvehiclesincreasingeven／yearinmajorandsecondarycities，thegrowthrateofmotorvehicleismorefasterthanurbanroadreconstructionandwidening，whichIeadtoserioustrafficcongestion．Trafficcongestionnotonlyaffe

6、ctspeople。sdailyefficiencyoftrip，butalsobringhugeeconomiclosses．Sostudyhowtorelievetrafficcongestionbecomesthefirstthingtodoforthet晰icmanagementdepartment．whichalsobecomesapopulardirectionfortrafficproblemscholars．Crossroadsasthe”bottleneck"zoneincities，atthesameasthehigho

7、ccurrenceoftrafficjams，itisveryimportanttostudyinparticularatthecrossroads’trafficcongestion．ThemainresearchcontentofthispaperistoanalysisandpredictcrossroadstrafficcongestioninparticularbasedontaxiGPSdata．Forecast,throughextensivereadingrelatedpapers，thispaperintroducesre

8、latedtheoriesandachievementsandcompareswiththescopeandlimitationsofthepresentstudycongest