基于出租车轨迹数据的短时交通流预测模型研究

随着城市化进程和交通运输业的发展,城市交通拥堵现象越来越严重,呈现出由点到线,由局部向更大范围蔓延的态势。交通拥堵不仅导致道路通行能力降低、车辆行驶速度下降,同时带来了环境污染、交通安全等一系列经济问题,严重制约了城市的发展。城市交通拥堵的实质是特定时空条件下交通资源供需之间的严重失衡。根据交通流的时空特征和传播规律,以交通控制和交通诱导为主要手段实现交通流在不同道路间的合理分配,协调城市道路交通的流动性、安全性和经济性已被普遍认为是现阶段有效预防和缓解交通拥堵,提高道路整体运行效率的现实途径,交通流预测技术作为交通管理领域的基础性研究工作进而得到了广泛的关注。 本文在充分借鉴、融合经典速度-流量模型、国内外交通流方面相关研究成果的基础上,借助VISSIM仿真实验平台,研究城市主次干道间断流这种特殊状况下的道路交通流演化规律,提出基于出租车数据的道路交通流短时预测方法。 以出租车作为浮动车的路段交通流预测方法主要分为浮动车数据预处理、多样本车辆速度拟合、基于拟合车速的道路交通流预测模型三个步骤。数据预处理阶段是除去数据源中潜在的异常数据而得到有效数据；多样本车辆速度拟合阶段的主要任务是将处理后的有效数据通过自适应指数平滑算法拟合进而估测交通流的速度；交通流预测模型阶段的主要任务是通过对传统的交通流模型进行分析比较后,以三段式速度—密度模型为基础,建立了以速度为依据划分的三段式速度—流量模型,并进行了参数标定。 最后在VISSIM仿真的特定路段中进行流量推算,应用本文所提出的方法,进行了模型的示例分析,验证了模型的有效性。