【摘 要】
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相对于传统的路侧交通信息采集方式,浮动车技术具有投资少、数据采集范围大等优点,但同时也存在数据个体差异大,以及由于车辆行驶状态的不确定性造成路网交通信息覆盖率难以
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相对于传统的路侧交通信息采集方式,浮动车技术具有投资少、数据采集范围大等优点,但同时也存在数据个体差异大,以及由于车辆行驶状态的不确定性造成路网交通信息覆盖率难以保证等缺点。同时,增加浮动车系统中配置的车辆数,在提高路网交通信息覆盖率时也会导致系统初期投入以及维护费用的增加。因此,确定合理的浮动车配置方案在改善系统服务水平和降低系统费用等方面至关重要。本研究主要从浮动车系统交通信息路网覆盖率的角度出发,探讨如何确定合理的浮动车数量,实现浮动车系统配置方案的优化。在查阅国内外相关文献的基础上,本研究首先对浮动车系统的特点进行分析,确定了浮动车系统信息服务的主要评价指标。其次,利用北京和深圳两座城市浮动车系统的历史数据,对路网覆盖率进行现状分析,探讨影响路网覆盖率的相关因素,并应用弹性分析的方法对特定路网条件下的浮动车数量进行配置方案改进。随后,针对现有浮动车路网覆盖率模型移植性不强的缺点,本研究尝试在模型中加入路网结构描述变量,运用多元线性回归方法建立浮动车路网覆盖率的宏观模型。同时,从覆盖率的影响因素入手,以路网中的链路为研究对象,探讨链路等级、链路所在区域等链路属性对单位时间内(5min)浮动车通过该链路次数的影响,并运用极大似然估计法建立浮动车系统路网覆盖率的微观模型。用南京市的实际数据对以上两个模型的验证表明两个模型均具有较好的移植性和精度。最后,基于路网覆盖率的宏观模型建立包含最低路网覆盖率要求、浮动车数量对路网覆盖率的最低改善度等约束条件下的浮动车数量配置的优化模型,实现为不同城市浮动车系统配置方案的制定提供参考依据的目的。
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