碩士學(xué)位論文開題報告

（碩士學(xué)位論文題目：宋體，小二號字，加粗）

研

究

生：

指導(dǎo)教師：

學(xué)

號：

學(xué)

院：

專

業(yè)：

年

月

一、摘要

論文題目

中文

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的告訴公路交通狀態(tài)判別與預(yù)測方法研究

英文

摘要（不超過800字）

關(guān)鍵詞

中文

英文

1、關(guān)鍵詞數(shù)量不少于三個；

2、關(guān)鍵詞之間空一格（英文用/分隔）

二、立題依據(jù)

1、研究意義

2、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3、主要參考文獻(xiàn)及出處

路網(wǎng)狀態(tài)評價方法方面，路網(wǎng)的交通狀態(tài)與路網(wǎng)的運行狀態(tài)實為一體，對路網(wǎng)進(jìn)行狀態(tài)的評價是改善其運行質(zhì)量的前提和依據(jù)。另一方面，在我國對大城市的交通管理、道路交通服務(wù)水平、智能交通系統(tǒng)效果等方面的評價已有部分研究成果，但是專門針對高速公路路網(wǎng)狀態(tài)的評價尚不多見。而且目前僅存的一些路網(wǎng)狀態(tài)評價方法也都是針對單個路段所處的運行狀態(tài)進(jìn)行評價，缺少從微觀路段到宏觀路網(wǎng)的分層次路網(wǎng)狀態(tài)評價方法。目前國內(nèi)外學(xué)者對于路網(wǎng)狀態(tài)評價主要集中在以下一些方面：

數(shù)理統(tǒng)計評價方法，數(shù)理統(tǒng)計是指研究如何有效地收集數(shù)據(jù)，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，以便對考察的問題進(jìn)行推斷或者預(yù)測，從而對決策和行動提供依據(jù)和建議。目前數(shù)理統(tǒng)計方法已經(jīng)被廣泛的運用于道路交通狀態(tài)評價的理論研究和實際應(yīng)用中。該方法主要包括回歸模型和概率模型。Ewing建立了速度的簡單線性回歸模型，模型的構(gòu)建基于兩個解釋變量，高峰小時的交通量和交叉口信號密度，該模型的測定系數(shù)較低，有待于進(jìn)一步增加解釋變量的數(shù)量來提高模型的預(yù)測精度[8]。Margiotta等人采用NETSIM軟件仿真了信號密度和平均日交通流量對平均行程速度的影響，得到了交叉口密度對平均形成速度有較大影響的結(jié)論，并對高等級主干路和低等級的主干路分別建立了回歸模型[9]。Turner利用宏觀交通流理論中的網(wǎng)絡(luò)模型，建立了高峰時段城市道路的交通擁堵評價模型，在收集了實測數(shù)據(jù)后，采用線性回歸的方法針對高速公路和主干道分別建立了速度預(yù)測替代模型[10]。Cottrell開發(fā)的擁擠持續(xù)時間模型，用于估計路網(wǎng)中擁堵瓶頸的擁堵持續(xù)時間，模型研究了AADT/C和擁堵排隊時間的關(guān)系，并建立了二者的回歸函數(shù)關(guān)系式[11]。高斯混合模型是一種直觀的概率密度模型，可以反映某段時間內(nèi)圖像運動的統(tǒng)計特征，F(xiàn)atih

Porikli在手機交通流視頻錄像后，采用了離散余弦變換和高斯混合模型來預(yù)測交通狀態(tài)，根據(jù)極大似然函數(shù)準(zhǔn)則來確定不同時段交通系統(tǒng)所處的狀態(tài)[12]。Joonho

Ko提出了改進(jìn)的基于高斯混合模型的路網(wǎng)狀態(tài)統(tǒng)計模型，計算的基礎(chǔ)是速度的分布規(guī)律，通過比較速度的均值、方差和混合分布來判斷路網(wǎng)狀態(tài)的改變[13]。

人工智能技術(shù)評價方法，人工智能技術(shù)作為控制論、信息論、系統(tǒng)論、計算機科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)等各種學(xué)科相互滲透的產(chǎn)物，主要研究如何利用機器模仿人腦從事推理規(guī)劃、設(shè)計、思考、學(xué)習(xí)等思維活動來解決復(fù)雜問題，其理論和應(yīng)用領(lǐng)域涉及的范圍很廣。目前在路網(wǎng)狀態(tài)判別理論方面，利用人工智能技術(shù)已經(jīng)開展了大量的研究工作，主要包括：模糊邏輯、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳、博弈等算法。Dowling采用模糊理論提出了評價整個區(qū)域所有交通系統(tǒng)的服務(wù)水平的指標(biāo)[14]。Manouchehr

Vaziri率先應(yīng)用模糊集理論建立了高速公路的交通狀態(tài)評價模型，提出了道路交通擁堵綜合評價指標(biāo)來全面反映擁堵程度[15]。Jia同樣使用模糊邏輯的方法，構(gòu)建了交通從自由流到擁堵狀態(tài)的連續(xù)變量，建立自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)[16]。Ritchie開發(fā)了用于交通狀態(tài)自動判別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型適用于集成的高速公路和信號交叉口路網(wǎng)，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別和劃分交通時空分布模式[17]。蔣桂艷在分析交通擁堵特性和ANN信息處理函數(shù)的基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于ANN的交通擁堵識別算法[18]。趙**研究了基于模糊聚類分析的交通狀態(tài)識別方法，提出了一種改進(jìn)的模糊C-均值算法，采用啟發(fā)式方法有效的解決了聚類數(shù)目和模糊指數(shù)的選取問題[19]。

通過分析可以發(fā)現(xiàn)很有必要結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，從單個橋隧路段狀態(tài)評價分析入手，通過對多個橋隧路段進(jìn)行分層路網(wǎng)狀態(tài)評價進(jìn)行研究，來評價整體路網(wǎng)的狀態(tài)，具有理論的創(chuàng)新意義和現(xiàn)實的應(yīng)用價值。

三、研究方案及工作基礎(chǔ)

1、研究目標(biāo)、研究內(nèi)容及擬解決的關(guān)鍵問題

2、擬采取的研究方法及技術(shù)路線

3、研究工作基礎(chǔ)

四、論文工作計劃及預(yù)期成果

論文工作進(jìn)度安排

起止時間

工作內(nèi)容

備注

預(yù)期成果

五、開題報告作者承諾及導(dǎo)師意見

我保證上述填報內(nèi)容的真實性，并將在導(dǎo)師指導(dǎo)下，嚴(yán)格遵守學(xué)校的有關(guān)規(guī)定，按計劃認(rèn)真開展碩士學(xué)位論文研究工作。

研究生（簽名）：

****年**月**日

我已審閱過開題報告的全部內(nèi)容，同意舉行開題報告會。

指導(dǎo)教師（簽名）：

****年**月**日

注：開題報告結(jié)束后，本表與《xx大學(xué)碩士學(xué)位論文開題報告審核表》一起交至學(xué)院研究生教務(wù)員處。