城市道路交通流量與事故仿真平臺的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來,隨著我國汽車持有量的迅猛增加,越來越多的道路交通問題頻繁出現(xiàn),比如交通規(guī)劃問題、道路安全問題、道路擁塞問題、交通管制問題等等。當前,道路交通問題越發(fā)嚴峻,已經成為當今社會中一個飽受關注的焦點問題。作為解決和緩解交通問題的重要途徑,智能交通系統(tǒng)(ITS)已經是當前最新、最熱門的研究領域之一。在智能交通系統(tǒng)中,城市道路交通流量和交通事故仿真作為其的一個重要組成部分,逐漸成為一個重要的研究課題。
　　本論文就是基于這種背景下,對

2、城市道路交通流量和交通事故仿真中的道路交通事故預測、道路黑點判斷和道路流量預測等方面進行研究。在論文中,首先總結了當前國內外在道路交通流量和事故仿真領域研究的現(xiàn)狀,從道路交通事故和道路交通流量兩個方面分析其使用的相關技術,闡述數據挖掘和神經網絡的技術優(yōu)勢,分析其在智能交通領域研究中的優(yōu)勢。然后提出了關于論文研究內容的五個關鍵技術,并對這些技術進行逐一闡述和分析,這些技術分別是基于關聯(lián)規(guī)則的數據清洗技術、基于關聯(lián)規(guī)則的預測技術、基于聚類挖

3、掘的數據聚類技術、基于決策樹挖掘的分類技術和基于神經網絡的預測技術。通過關鍵技術進行分析,結合道路交通的實際特征對這些關鍵技術進行若干改進,設計了基于Apriori關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的數據清洗模型、基于Apriori關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的事故預測模型、基于DBSCAN挖掘算法的道路黑點判定模型、基于C4.5決策樹算法的交通流量預測模型以及基于BP神經網絡的流量預測模型。論文研究中將設計的模型應用于論文研究設計的城市道路交通流量和事故仿真平臺的