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　　論文題目： 基于神經網絡算法的告訴公路交通狀態判別與預測方法研究

　　路網狀態評價方法方面，路網的交通狀態與路網的運行狀態實為一體，對路網進行狀態的評價是改善其運行質量的前提和依據。另一方面，在我國對大城市的交通管理、道路交通服務水平、智能交通系統效果等方面的評價已有部分研究成果，但是專門針對高速公路路網狀態的評價尚不多見。而且目前僅存的一些路網狀態評價方法也都是針對單個路段所處的運行狀態進行評價，缺少從微觀路段到宏觀路網的分層次路網狀態評價方法。目前國內外學者對于路網狀態評價主要集中在以下一些方面：

　　數理統計評價方法，數理統計是指研究如何有效地收集數據，如何對數據進行推理，以便對考察的問題進行推斷或者預測，從而對決策和行動提供依據和建議。目前數理統計方法已經被廣泛的運用于道路交通狀態評價的理論研究和實際應用中。該方法主要包括回歸模型和概率模型。Ewing建立了速度的簡單線性回歸模型，模型的構建基于兩個解釋變量，高峰小時的交通量和交叉口信號密度，該模型的測定系數較低，有待于進一步增加解釋變量的數量來提高模型的預測精度。Margiotta等人采用NETSIM軟件仿真了信號密度和平均日交通流量對平均行程速度的影響，得到了交叉口密度對平均形成速度有較大影響的結論，并對高等級主干路和低等級的主干路分別建立了回歸模型。Turner利用宏觀交通流理論中的網絡模型，建立了高峰時段城市道路的交通擁堵評價模型，在收集了實測數據后，采用線性回歸的方法針對高速公路和主干道分別建立了速度預測替代模型。Cottrell開發的擁擠持續時間模型，用于估計路網中擁堵瓶頸的擁堵持續時間，模型研究了AADT/C和擁堵排隊時間的關系，并建立了二者的回歸函數關系式。高斯混合模型是一種直觀的概率密度模型，可以反映某段時間內圖像運動的統計特征，Fatih Porikli在手機交通流視頻錄像后，采用了離散余弦變換和高斯混合模型來預測交通狀態，根據極大似然函數準則來確定不同時段交通系統所處的狀態。Joonho Ko提出了改進的基于高斯混合模型的路網狀態統計模型，計算的基礎是速度的分布規律，通過比較速度的均值、方差和混合分布來判斷路網狀態的改變。

　　人工智能技術評價方法，人工智能技術作為控制論、信息論、系統論、計算機科學、心理學、數學等各種學科相互滲透的產物，主要研究如何利用機器模仿人腦從事推理規劃、設計、思考、學習等思維活動來解決復雜問題，其理論和應用領域涉及的范圍很廣。目前在路網狀態判別理論方面，利用人工智能技術已經開展了大量的研究工作，主要包括：模糊邏輯、模式識別、神經網絡、遺傳、博弈等算法。Dowling采用模糊理論提出了評價整個區域所有交通系統的服務水平的指標。Manouchehr Vaziri率先應用模糊集理論建立了高速公路的交通狀態評價模型，提出了道路交通擁堵綜合評價指標來全面反映擁堵程度。Jia同樣使用模糊邏輯的方法，構建了交通從自由流到擁堵狀態的連續變量，建立自適應模糊神經推理系統。Ritchie開發了用于交通狀態自動判別的神經網絡模型，該模型適用于集成的高速公路和信號交叉口路網，通過人工神經網絡能夠識別和劃分交通時空分布模式。蔣桂艷在分析交通擁堵特性和ANN信息處理函數的基礎上，開發了基于ANN的交通擁堵識別算法。趙風波研究了基于模糊聚類分析的交通狀態識別方法，提出了一種改進的模糊C-均值算法，采用啟發式方法有效的解決了聚類數目和模糊指數的選取問題。

　　通過分析可以發現很有必要結合國內外研究現狀，從單個橋隧路段狀態評價分析入手，通過對多個橋隧路段進行分層路網狀態評價進行研究，來評價整體路網的狀態，具有理論的創新意義和現實的應用價值。

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