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        淺析城市交通擁堵問題

        2020-10-21 12:55:51李曉陽李峰蘇峰

        李曉陽 李峰 蘇峰

        摘 要:隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展與人口數(shù)量的不斷增多,國內(nèi)GDP不斷增長的同時(shí)也給交通運(yùn)輸提出了更高的要求?,F(xiàn)今,導(dǎo)航、GPS廣泛的被人們應(yīng)用,但這些高科技產(chǎn)品也存在著許多缺陷。研究分析國內(nèi)交通擁堵現(xiàn)狀并提出解決辦法是進(jìn)一步發(fā)展的需求。

        通過分析題目,結(jié)合搜集資料找到現(xiàn)有交通流量,交通擁擠時(shí)間以及各大城市交通負(fù)載等方面的數(shù)據(jù),求解該問題時(shí)用Excel對其做數(shù)值統(tǒng)計(jì)處理,處理后的數(shù)據(jù)用Matlab軟件中的相關(guān)函數(shù)對其進(jìn)行分析,結(jié)合Excel、Maple優(yōu)化軟件與Matlab軟件畫圖工具,最終對相關(guān)的問題做出結(jié)論。

        關(guān)鍵詞:交通擁堵、時(shí)間預(yù)測、實(shí)時(shí)監(jiān)控、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        1.問題背景

        在導(dǎo)航軟件中,行程時(shí)間的估計(jì)往往是一個(gè)重要的功能。現(xiàn)有的導(dǎo)航軟件通過安裝了該軟件的出租車或其他車輛來獲取實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)以確定當(dāng)前道路狀況。在交通嚴(yán)重堵塞的情況下,車速較慢,所以對車速的估計(jì)是非常不準(zhǔn)確的。這導(dǎo)致了預(yù)測交通阻塞時(shí)間的準(zhǔn)確性變得很差,所需的實(shí)際時(shí)間有時(shí)甚至與預(yù)測時(shí)間相差幾倍到十倍。

        2.問題重述

        (1)收集現(xiàn)有數(shù)據(jù),分析交通擁堵現(xiàn)狀。

        (2)建立模型,預(yù)測交通堵塞的時(shí)間。

        3.問題分析

        對如何精準(zhǔn)的預(yù)測交通堵塞的時(shí)間問題,通過對數(shù)據(jù)的搜集與整理,得到了影響交通擁堵的各個(gè)因素,進(jìn)而建立了基于DC的交叉口擁擠自動(dòng)識別模型。并得出在一個(gè)周期內(nèi)的擁擠度預(yù)測值:DC = 到達(dá)車輛數(shù)/理想消散車輛數(shù)。由于城市道路交通系統(tǒng)是一個(gè)非線性的復(fù)雜系統(tǒng),而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性的描述能力,使預(yù)測交通堵塞時(shí)間的問題變得簡單。因此建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路交通預(yù)測模型。期間我們采用MATLAB對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的擬合和處理,并使用函數(shù) 對其進(jìn)行驗(yàn)證。

        4.模型假設(shè)

        (1)假設(shè)所收集到的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠;

        (2)假設(shè)數(shù)據(jù)經(jīng)過微處理后對原始的結(jié)果影響并不大;

        (3)數(shù)據(jù)中的奇異數(shù)據(jù)及缺省的值忽略后對總體信息不會(huì)有顯著的影響;

        5.模型的建立與求解

        5.1交通擁堵問題的成因

        交通擁堵是道路運(yùn)行系統(tǒng)故障最直接的體現(xiàn),直接導(dǎo)致交通的癱瘓,對人們的出行以及社會(huì)秩序的維持帶來了很大的不便。解決交通擁堵問題,可以從以下方面進(jìn)行探究。[1]

        5.1.1交通需求增長迅速

        (1)出行需求增長速度快

        快速發(fā)展的國民經(jīng)濟(jì)和急劇膨脹的城市規(guī)模促使出行的需求量迅速增長。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,城市規(guī)模快速增擴(kuò),大批量人口涌入城市,導(dǎo)致城市交通設(shè)施遭受沖擊。在城市化道路推進(jìn)過程中,人口增長必定使人們對交通出行通暢的訴求日益升高。

        (2)小汽車擁有量急速增加

        小汽車擁有量的急速增加加速了交通的擁堵。我國城市汽車保有量一直處在大幅增長的階段。一方面,隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,城市居民的可支配收入顯著增加,居民的購買力明顯增強(qiáng);另一方面,隨著國家汽車產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)布,汽車生產(chǎn)廠商進(jìn)行規(guī)模化生產(chǎn),導(dǎo)致轎車銷售價(jià)格大幅度下跌,促使人們購買汽車的欲望更加強(qiáng)烈。在以上兩種因素的共同影響下,我國城市汽車保有量迅速增長。

        5.1.2道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足

        我國的城市交通中,道路等級不高,道路網(wǎng)稀疏是普遍存在的問題。雖然道路建設(shè)水平已有提升,但仍然比較落后。目前大多數(shù)城市已然開始重視交通建設(shè),增大對道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資占比,通過修建、改建老路、增加交通標(biāo)志、安裝交通信息顯示屏等方法來改善交通。[2]

        5.1.3其他社會(huì)因素

        (1)交通參與者交通意識缺乏

        (2)城市土地利用與規(guī)劃布局不夠合理

        (3)機(jī)動(dòng)車質(zhì)量低

        (4)交通管理部門不足

        5.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路交通預(yù)測模型

        由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠根據(jù)路口等待通行車輛數(shù)來預(yù)測其通行所用時(shí)間因此利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織和自學(xué)習(xí)能力,對交通路口的車輛通行時(shí)間進(jìn)行預(yù)測。通過計(jì)算分析,選擇使用四層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交叉路口進(jìn)行建模。在交叉路口要對四個(gè)方向停車等待的車輛數(shù)進(jìn)行檢測,因此四個(gè)方向分別對應(yīng)一個(gè)通行時(shí)間。所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)均為4。而在隱含層單元數(shù)的確定上,根據(jù)公式 (其中 為隱含層神經(jīng)元數(shù)量,n為輸入神經(jīng)元數(shù)量,m為輸出神經(jīng)元數(shù)量,a為0--10之間的常數(shù))。通過公式計(jì)算可以得出隱含層神經(jīng)元數(shù)量的范圍是(5,14)。經(jīng)過前面的分析計(jì)算,最終確定了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路交通預(yù)測模型。四個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)分別為TN、TW、TS、TE。四個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)分別為ON、OW、OS、OE。其中TN、TW、TS、TE分別代表北向、西向、南向、東向等待通行的車輛數(shù),ON、OW、OS、OE分別代表其四個(gè)方向等待車輛完全通過所用的時(shí)間。[3][4]

        輸入層

        通過對隱含層神經(jīng)元數(shù)量的改變,來觀察其誤差的變化,從而確定了道路交通路口BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的完整結(jié)構(gòu):4個(gè)輸入層神經(jīng)元、4個(gè)輸出層神經(jīng)元和10個(gè)隱含層神經(jīng)元。從而確定復(fù)雜道路交通路口的交通受4個(gè)方向的影響,進(jìn)而得出參數(shù)表達(dá)式為:

        其中,和 分別表示路段I處的流入和流出的交通流量。

        隱含層

        通過前面的計(jì)算分析可得,隱含層有10個(gè)神經(jīng)元,包含了常發(fā)性擁擠神經(jīng)元、正常狀態(tài)神經(jīng)元和偶發(fā)性擁擠神經(jīng)元。因此可以得出通過道路的延遲時(shí)間總和為:

        則預(yù)測通過最短時(shí)間為:

        在對交通路口車輛通行時(shí)間預(yù)測的問題上,通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)測分析。在道路交通路口建立4個(gè)輸入層神經(jīng)元、4個(gè)輸出層神經(jīng)元以及10個(gè)隱含層神經(jīng)元。計(jì)算期間采用MATLAB對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理和擬合,并通過函數(shù) 對其進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)擁堵的車輛數(shù)進(jìn)行預(yù)測車輛通行時(shí)間。

        參考文獻(xiàn)

        [1]李蘭冰,《我國城市交通擁擠的成因及其對策研究》,《理論學(xué)刊》,2005-06-15

        [2]陳濤,《基于系統(tǒng)科學(xué)理論的城市道路交通擁擠預(yù)測與控制模型研究》,東南大學(xué),2005-05-01

        [3]蔣渭忠,《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車輛通行時(shí)間預(yù)測研究》,《微型機(jī)與應(yīng)用》,2016-05-24

        [4]邱祥,《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能交通控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)》,揚(yáng)州大學(xué),2016-05-01

        作者簡介:李曉陽(1999—),男,漢族,山東菏澤人,本科在讀,電氣工程與智能控制專業(yè);

        李峰(2000—),男,漢族,山東濰坊人,本科在讀,機(jī)械制造設(shè)計(jì)及其自動(dòng)化專業(yè);

        蘇峰(2001—),男,漢族,山東菏澤人,本科在讀,國際商務(wù)專業(yè)。

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