碩士論文開題報告

1、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)：華南理工大學(xué)研究生院二00七年九月、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)測方法研究英文扌8字、摘要（300字關(guān) 鍵 詞中文英文1關(guān)鍵詞數(shù)量不少于二個；2、關(guān)鍵詞之間空一格（英文用/分隔）、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 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

2、 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)進行推理，以便對考察的問題進行推斷或者預(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

3、，有待于進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

4、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)準則來確定 不同時段交通系統(tǒng)所處的狀態(tài)12 o Joonho Ko提出了改進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 o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

5、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14。ManouchehrVaziri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

6、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。趙風(fēng)波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行分層路網(wǎng)狀態(tài)評價進行研究， 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、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)