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基于浮动车轨迹的城市交通拥堵评估与预测，硕士学位论文，正文共56页。
摘要
交通拥堵问题，严重影响市民日常生活，在一定程度上限制了社会、经济稳定发展。缓解交通拥堵，尤其是常发性拥堵，已迫在眉睫。缓解交通拥堵的重要前提是交通拥堵评估与预测，但是现有方法在准确性、实时性和稳定性三方面的性能不能满足交通需求。
为了提高拥堵评估与预测的性能，本文提出基于浮动车轨迹的拥堵评估与预测方法。对于评估方面，本文提出一种基于多指标权重适应变化的模糊综合评价法。它通过对指标赋权和多指标模糊矩阵变换进行综合评价，根据拥堵交通流特性给指标适应赋权，比以往固定权重法，能够提高评估准确率和实时性能。对于预测方面，本文提出一种基于优化SVM(Support Vector Machine)的拥堵预测方法，它包括VP（Volume Predict）模块、SP（Speed Predict）模块、优化模块以及拥堵状态划分模块。VP模块和SP模块用于预测交通量和平均速度，优化模块对VP模块和SP模块中SVM的惩罚系数以及多个核函数参数进行优化，拥堵状态划分模块将预测的交通流参数转化为市民所认知的拥堵状态。它核心算法是粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)和SVM，PSO计算复杂度低，结合SVM不同核函数有不同的预测精度和拟合能力，能在最短时间内找到固定最优解，可满足预测准确率、实时性、稳定性。
最后，本文对提出的交通拥堵评估和预测方法进行仿真验证。实验内容分为两部分：本文提出的评估方法与指标固定赋权的模糊综合评价法的对比和本文提出的预测优化方法与经典优化算法的对比。实验证明本文提出的评估与预测方法在准确率、实时性和稳定性上均具有优势。
关键词：浮动车轨迹；模糊综合评价；实时评估与预测；支持向量机；粒子群优化算法

目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 1
11 研究背景及其意义 1
12 国内外研究现状 2
121 GPS浮动车技术应用 2
122 交通拥堵评估指标以及方法 3
123 交通拥堵预测方法 8
124 研究评述 9
13 研究内容 9
14 论文结构安排 10
2 浮动车数据介绍及其处理 11
21 浮动车的数据介绍 11
22 浮动车的出行特性分析 12
23 浮动车的数据处理方法 13
231 数据处理流程 13
232 数据预处理 14
233 路段匹配 15
234 参数提取 16
24 本章小结 17
3 基于改进模糊综合评价的交通拥堵评估方法 18
31 交通拥堵评估的思路 18
32 交通拥堵特性 19
321 交通拥堵时间分布特性 19
322 交通拥堵空间分布特性 22
323 交通拥堵时的交通流特性 23
33 路段交通拥堵评估标准 23
34 基于模糊综合评价的路段交通拥堵评估 26
341 多指标综合评价法 26
342 模糊综合评价法 26
343 模糊综合评价的权重分析 28
344 模糊综合评价的隶属度函数 29
345 路段交通拥堵评估实例分析 29
35 本章小结 30
4 基于PSO优化SVM的交通拥堵预测方法 31
41 交通拥堵预测的思路 31
42 基于支持向量机的交通拥堵预测 31
421 支持向量机 31
422 拥堵预测模型的建立 33
423 交通拥堵预测方案 35
43 基于优化支持向量机的交通拥堵预测 36
431 粒子群优化算法和遗传算法 36
432 拥堵预测优化模型的建立 37
433 优化交通拥堵预测方案 39
44 本章小结 39
5 实例分析 41
51 引言 41
52 评估与预测的系统框架 41
53 评估与预测实例分析 42
531 数据处理部分 42
532 评估结果与分析 43
533 预测结果与分析 44
54 本章小结 52
结 论 53
参 考 文 献 54
致 谢 57
大连理工大学学位论文版权使用授权书 58