【摘 要】
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为了解决日益严重的交通拥堵问题，为交通管理和出行决策提供基础依据，准确预测行程时间成为交通领域的关键问题之一。论文以高速公路海量收费流水数据为基础，从影响高速公路行程时间因素的模糊性和不确定性出发，结合高速公路交通状况和行程时间的基础特征，建立基于软集合理论的高速公路行程时间预测模型。 本文研究的主要内容包括： ①交通状况和行程时间的特征分析。道路交通状况和行程时间的变化是由各种影响因素相互联
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为了解决日益严重的交通拥堵问题，为交通管理和出行决策提供基础依据，准确预测行程时间成为交通领域的关键问题之一。论文以高速公路海量收费流水数据为基础，从影响高速公路行程时间因素的模糊性和不确定性出发，结合高速公路交通状况和行程时间的基础特征，建立基于软集合理论的高速公路行程时间预测模型。
本文研究的主要内容包括：
①交通状况和行程时间的特征分析。道路交通状况和行程时间的变化是由各种影响因素相互联系、共同作用而引起的，其中天气和时段是两个重要影响因素。本文重点研究道路拥堵路段比例的时变规律和通过时空模型分析时空相关性对道路交通状况预测的影响，以及从时间序列变化的重复性、周期性和时段性三个方面从定性和定量的角度分析行程时间的特征分布，以及不同降雨强度对行程时间的影响。
②行程时间的特征软集合映射构建。道路交通流的本质中存在着不确定性，除了一些易定量的交通流特征参数影响外，道路交通环境中的不确定性和模糊性因素对于交通状态和行程时间都有很大的影响。本文运用软集合理论对模糊性因素进行定性分析和量化表示，利用隶属度函数和参数权重对天气因素、交通流特征参数等模糊性因素进行量化，通过特征软集合的影响因素提取、映射参数表示、映射关系构建建立行程时间的特征软集合映射模型，分析影响因素与行程时间之间的映射关系。
③不确定性条件下高速公路行程时间预测。根据特征软集合模型，分析得出影响因素与行程时间之间的映射关系，然后根据映射关系运用软集合的形式建立高速公路行程时间预测模型。先是考虑天气条件下行程时间的预测研究，在此基础上，建立考虑多因素条件下行程时间的预测模型。最后通过实验结果证明了本文模型的有效性。
本文通过实验对模型的有效性进行了验证，结果表明，模型提高了预测精度。
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