基于多智能体仿真的城市地铁网络拥堵预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3 交通流和拥堵预测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 2 交通拥堵预测相关理论 | 第18-22页 |
| 2.1 交通拥堵的定义和分类 | 第18-19页 |
| 2.2 交通拥堵的量化指标 | 第19-20页 |
| 2.2.1 道路平均时速 | 第19-20页 |
| 2.2.2 拥堵延时指数 | 第20页 |
| 2.2.3 车辆满载率 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 基于多智能体交通仿真的拥堵预测 | 第22-33页 |
| 3.1 交通分配 | 第22-25页 |
| 3.1.1 基于BMS获取出行计划 | 第22-24页 |
| 3.1.2 路网静态交通分配 | 第24-25页 |
| 3.2 基于Multi-Agent的交通仿真 | 第25-30页 |
| 3.2.1 交通仿真概述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型架构 | 第26-28页 |
| 3.2.3 事件驱动的系统 | 第28-29页 |
| 3.2.4 仿真工作流 | 第29-30页 |
| 3.3 统计交通流特征 | 第30-32页 |
| 3.3.1 提取断面客流量SPF | 第31页 |
| 3.3.2 满载率计算 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 深圳市通勤高峰地铁拥堵路段预测 | 第33-42页 |
| 4.1 研究区域 | 第33-37页 |
| 4.1.1 深圳市概况 | 第33-34页 |
| 4.1.2 交通网络 | 第34-36页 |
| 4.1.3 地铁交通通勤人员 | 第36-37页 |
| 4.2 出行计划 | 第37-39页 |
| 4.2.1 BMS返回结果 | 第37页 |
| 4.2.2 示例分析 | 第37-39页 |
| 4.3 仿真过程 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 拥堵预测结果评价 | 第42-53页 |
| 5.1 仿真结果 | 第42-43页 |
| 5.2 拥堵预测及精度评价 | 第43-50页 |
| 5.2.1 仿真的拥堵分布 | 第43-44页 |
| 5.2.2 参考的拥堵分布 | 第44-45页 |
| 5.2.3 预测精度评估 | 第45-50页 |
| 5.3 结果可视化 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 拥堵缓解策略 | 第53-56页 |
| 6.1 出行优化 | 第53-54页 |
| 6.2 加大交通基础设施建设 | 第54页 |
| 6.3 完善交通管理 | 第54-55页 |
| 6.3.1 限行措施 | 第54-55页 |
| 6.3.2 交通拥堵收费 | 第55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 7 结论与展望 | 第56-59页 |
| 7.1 主要工作及结论 | 第56-57页 |
| 7.2 创新及研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-69页 |
