【摘 要】
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现在经济发展水平越来越高，人们生活水平越来越好，汽车的拥有量也是在增加，更多的交通重任落在了高速公路上。在这个过程中，对社会发展进行阻碍的，就是不断出现的交通问题，这些影响使得人们需要不断思考。采取管理手段来控制交通，是提升效率的有效手段。然而，交通大系统不是简单的、静止不变的，需要对道路状况进行有效的描述，并布置合理的检测器，才是为管理打好一个信息的基础。为此，本文的研究，是为有效地提供决策支持
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现在经济发展水平越来越高，人们生活水平越来越好，汽车的拥有量也是在增加，更多的交通重任落在了高速公路上。在这个过程中，对社会发展进行阻碍的，就是不断出现的交通问题，这些影响使得人们需要不断思考。采取管理手段来控制交通，是提升效率的有效手段。然而，交通大系统不是简单的、静止不变的，需要对道路状况进行有效的描述，并布置合理的检测器，才是为管理打好一个信息的基础。为此，本文的研究，是为有效地提供决策支持给管理者，以此为目标，对基本路段的状态判定和预测做了研究，以及道路上检测器布设的方案进行了比选。主要内容为:
首先，对新的一种检测器进行分析，确定其在交通参数采集上的优势。依据交通状态识别指标的选取，确定用来进行交通状态分析的交通参数:速度、速度变化、密度，并将交通状态划分为了5类。
其次，提出了FCM聚类算法的改进方法，考虑了参数权重，初始中心也进行了选择，以期解决传统算法的问题。并通过vissim仿真数据为实验对象，对本文算法进行了实现，表明有效性。
再次，由于道路交通流的不稳定性，不同的数据采集周期对于交通状态预测的效果影响也是不同的，在此对比20s、40s、60s的采集周期所获得的数据在BP神经网络的预测下的预测误差，选取更优的采集周期。
最后，为了达到最有效的交通管理与控制是交通管理，本文选用BP神经网络预测模型来进行不同间距车检器的参数预测，以评价参数来评价不同车检器间距下的预测效果，从而选出最合适的车检器布设间距。
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