【摘 要】
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随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,现有城市路网的通行能力难以满足激增的交通需求,而交通路径选择在很大的程度上影响着路网的交通流分布。由于出行者对实时路网状况
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随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,现有城市路网的通行能力难以满足激增的交通需求,而交通路径选择在很大的程度上影响着路网的交通流分布。由于出行者对实时路网状况缺乏了解,各路段的交通流常常分布不均衡,导致发生交通拥堵,使得路网的通行能力下降。因此,城市交通路径诱导的实时性亟待突破。本文结合车联网技术,对城市交通路径诱导的关键技术进行研究,为路网中的车辆提供实时高效的诱导信息服务,实现路网中的交通流均衡分布,挖掘现有路网的最大通行能力,从而缓解交通拥堵。论文首先分析了交通信息采集的需求,在现有信息采集技术的基础上,构建了车联网条件下的交通信息采集技术框架,并对交通信息在车联网中传输的最小树、车辆与路侧节点间距进行了研究,以保证交通信息的实时性、全面性;然后为了提高车辆位置信息的准确性,针对GPS受城市高建筑群、停车场、隧道等的干扰影响,提出了RFID辅助的GPS定位技术,利用RFID信息来修正GPS的定位误差;接着介绍并构建了小波神经网络短时行驶速度预测模型,最后进行实例分析,验证了小波神经网络的预测值具有较好的精确度,提出短时交通流预测技术的未来研究趋势;最后对蚁群算法的蚂蚁移动规则、信息素更新规则做了改进,此外还提出了动态路径重搜索策略,最后在Matlab上建立仿真环境,以采集到的交通信息和短时交通流预测信息为基础,通过蚁群算法进行求解,实现交通路径诱导。
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