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交通系统的稳定状态判别及可预测性研究

2018-01-28王霄维王菁刘雪

科技资讯 2018年19期

王霄维 王菁 刘雪

摘 要:论文总体回顾了近些年来国内外交通系统的研究和发展,对当今存在的交通拥堵问题进行了分析,通过分析交通系统的稳定性进而评判交通系统的稳定性。本文通过建立交通系统稳定性评判模糊模型对交通系统稳定性进行评判,并且建立控制理論和时空交通预测模型对交通系统进行预测。获得具有时效性的数据为决策者提供依据。

关键词:模糊模型 控制理论 交通系统稳定性

中图分类号:U461.6 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)07(a)-0035-02

针对交通系统中存在的各种问题,通过交通中各种因 素之间的联系以及国内外的研究现状,以基础数据为基 础,通过对交通系统的动态稳定性的判别以及预测,对交 通系统进行进一步了解和深入。由于交通系统各部之间没 有一个明确的界限,即各个部分之间的联系是模糊不确 定的,而模糊理论正是基于各种模糊状态,划分不同的层 次,进行有效性及实用性的分析。本文通过模糊层次分析 法对复杂系统进交通系统的判别是根据交通中的关键参 数(交通量、速度、交通密度)结合模糊数学的理论,确定交 通状态的聚类中心矩阵、确定实时交通信息的与聚类中心 矩阵的隶属关系,确定评判矩阵三步建立交通系统判别 模糊模型。根据交通流向的时空关系将预测交通流数据 与实测交通流数据的差值作为偏差的动态反馈,在根据控 制理论中的输入与输出,把交通系统的各项参数、数据作 为输入,建立控制理论与时空关系的交通状态预测模型。

1 交通系统稳定性评判及模型

交通系统是一个复杂的巨系统,其中的关联因素各不 相同且随着时间的变化而变化,具有不定性,如何准确把 握交通系统的实时状态对于控制和管理交通系统具有重 要的作用。交通系统状态的是否稳定影响着交通的正常 运行,只有合理的分析和判断出交通系统现有的状态才能给决策者提供可靠的数据使其做出正确措施,有真对性的解决交通问题。本篇文章基于模糊理论基础建立了交通系统稳定性判别的模糊模型,通过判断交通的4种状态(畅通、非拥挤、拥挤、堵塞)来判断系统的稳定性,其中 畅通与非拥挤对应稳定状态,拥挤对应于非稳定状态,堵 塞对应与崩溃状态。同时该模型也可结合交通流预测模型 实行交通实时状态的预测和判别。

(1)交通系统稳定性判别的模糊模型建立,首先对交通 系统中的各项数据和参数进行聚类分析,利用FCM算法确 定最优的模糊分类矩阵与中心,其步骤如下。

①确定聚类中心数2≤c≤n,n为数据样本总数,根据有关规定取c=3。然后设置迭代停止阀值,初始化聚类原型式 p(0),则迭代计算数α=0°。

②更新划分矩阵U(α)。

如果按以上步骤计算得则运算停止,并输出U和P;如果不成立,则返回(2)继续进行迭代计算,一次类推,直到满足。满足这一分析的聚类原型P即为聚类中心矩阵。

(2)根据模糊综合评判的运算原理建立交通系统稳定 性综合判别的模型,具体步骤如下。

①评判因素赋权:对交通量(q)、车速(v)、时间占有率(R)、交通密度(k)这几个主要参数分别赋予不同的权值,。由于每个交通参数参数所描述的交通状态各不相同,即在赋权时可以不平均分配,通过有关专家的建议和通过调查、查找资料运用层次分析方法对其中的四个主要的交通参数的权重进行分别赋值,并且满足。

②确定聚类中心矩阵与构造隶属度函数:根据上述获取的交通状态的模糊聚类分析聚类中心来确定交通参数的交通稳定性状态的隶属度函数.根据上述所得的聚类中心作为判别阈值建立隶属度函数获得隶属度矩阵,用于计算交通参数与隶属度的函数关系。根据隶属度函数确定的方法(模糊统计,例证,经验法)与隶属度函数(三角形,半三角形,梯形,矩形,钟型,S型)结合交通状态的线性变化,本篇文章采用梯形与三角形函数进行表示,利用聚类中心构造交通量(q)、车速(v)、时间占有率(R)、交通密度(k)的隶属函数。

③综合评判矩阵的建立及交通稳定性判别。

根据假定的模糊综合评判矩阵的判断集,结合交通稳定性状态的参数,选择的判断集可以为{畅通,非拥挤,拥挤,拥堵},则综合评判矩阵为:

该综合评判矩阵与最大隶属度原则相结合,并与相应的评判集相对应,由此判别交通的状态,进而对交通系统的稳定性进行判别。

根据历史数据进行线性拟合得βi,βi是根据各个观测点对预测点的影响产生的影响因子,且,据此建立时空关系模型:

据此基于控制理论与交通的时空关系预测算法结合实测的交通流数据对交通流的信息做出预测进而判别交通系统的状态。

2 结语

本篇文章分析了交通系统所存在的各种状态,对交通系统中的畅通、非拥挤、拥挤、堵塞有了更深一步的认识。通过建立交通系统稳定性判别模型,更能准确把握交通系统的实时动态,做出有针对性的方案。而对交通状态的预测则是通过对交通流的预测,再结合交通状态评判模型对交通状态实行的实时预测,这和单一的交通系统状态评判相比更具有其参考价值对于改善道路的情况。

参考文献

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