山地旅游区交通诱导方法研究
发布时间：2022-02-22 23:47
近年来,随着改善民生一系列政策措施的落实,人民的生活水平不断提高,小汽车保有量逐年增加,越来越多的人们在休假时,选择走出家门,去看看外面的世界,“旅游”成为了当下最受欢迎的娱乐方式。随着旅游需求的不断加大,交通需求也在逐渐增加,旅游区的交通问题逐步显现。高峰期,外面的车辆进不来,里面的车辆出不去已成为常态,交通拥堵严重、出行时间过长、甚至滞留在景区的现象时有发生,而且山地道路不同于平原道路,道路等级较低,替代路径较少,路网联通性较差,弯道、坡度较多。因此,由上述这些原因导致的山地交通拥堵较平原地区更严重,解决上述交通问题很有必要。本文旨在通过道路交通预控诱导的方法缓解上述交通问题。在总结国内外相关研究的基础上,针对现有研究的不足,分析了山地旅游区交通特性,研究了山地旅游交通预控诱导模型,阐述了交通诱导系统布设要点,提出了仙女山旅游区交通诱导方案。主要包括6个方面:1.根据旅游高峰小时与预控时间确定监管时间,运用交通信息采集与处理的数据,通过基于小波神经网络模型进行监管时间内的交通量预测;2.根据道路交通流状态的时空推演模型运用高峰小时、流量、速度和密度等参数确定道路交通预控诱导的边界条...
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状及问题
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.3.3 存在问题
1.4 本文主要研究内容和技术路线
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 本章小结
第2章 山地旅游区交通特性分析
2.1 山地道路交通系统特征
2.2 旅游交通特征及获取方法
2.2.1 旅游交通出行特点
2.2.2 调查内容及获取方式
2.3 交通参数的调查方法
2.3.1 宏观交通参数
2.3.2 微观交通参数
2.4 基于空间分布的旅游交通特性分析
2.4.1 本文研究的空间范围
2.4.2 旅游交通流空间分布特性
2.5 基于时间分布的旅游交通特性分析
2.5.1 长假、小长假、周末旅游交通流特性
2.5.2 旅游交通流的时间分布特征
2.6 本章小结
第3章 山地旅游交通预控诱导模型研究
3.1 概述
3.2 交通流预测
3.2.1 分类与方法
3.2.2 基于小波神经网络的短时交通流量预测研究
3.3 基于预测数据的旅游交通预控诱导边界条件研究
3.3.1 物理模型
3.3.2 数学参数
3.3.3 数学模型
3.4 预控节点与路径
3.4.1 预控节点集合
3.4.2 预控路径集合
3.5 交通诱导与管控
3.5.1 交通诱导
3.5.2 交通管控
3.6 反馈与评价
3.6.1 信息反馈
3.6.2 交通效果评价
3.7 本章小结
第4章 交通诱导系统布设
4.1 功能与定位
4.1.1 交通诱导系统功能
4.1.2 交通诱导系统定位
4.2 交通信息采集
4.2.1 协作式
4.2.2 独立式
4.3 信息发布方式
4.4 山地VMS布设位置研究
4.4.1 VMS板的选址原则
4.4.2 VMS板的布设位置
4.4.3 VMS板对驾驶人路线选择行为影响
4.5 本章小结
第5章 仙女山旅游区交通诱导方案
5.1 仙女山概述
5.1.1 旅游概况
5.1.2 交通概况
5.2 仙女山旅游区信息采集设备布设
5.3 仙女山旅游区交通广域预控诱导研究
5.3.1 参数定义
5.3.2 交通参数的预测
5.3.3 模型计算
5.3.4 确定预控节点与路径
5.4 仙女山旅游区交通诱导信息的发布
5.4.1 信息发布方式
5.4.2 VMS板布设
5.5 仙女山旅游区交通诱导评价
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 论文的主要成果
6.2 论文存在的不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间科研成果及参与项目
附录 Ⅰ
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波神经网络的短时交通流量预测[J]. 赵道利,谷伟豪,冯亚平. 微型机与应用. 2017(23)
[2]基于RFID的城市智能交通诱导系统设计[J]. 李赓. 数字技术与应用. 2017(06)
[3]基于旅游区道路的交通流特性研究[J]. 乔建刚,吴琼. 公路工程. 2016(03)
[4]基于时间序列的交通量预测研究[J]. 霍东辉. 交通世界（运输.车辆）. 2015(08)
[5]物联网框架下分层反馈的交通流量疏导模型[J]. 王冬,吴蒋. 科技通报. 2014(05)
[6]基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究[J]. 杨显立,许伦辉,周勇. 公路交通技术. 2013(05)
[7]面向长周期的交通状态反馈诱导策略[J]. 贺正冰,关伟. 控制与决策. 2013(07)
[8]可变情报板诱导效果评价模型[J]. 邵春福,董春娇,郑长青,乔梁. 控制理论与应用. 2010(12)
[9]大连市风景区节假日旅游交通特征分析[J]. 左忠义,张宏宇,隽海民. 大连交通大学学报. 2010(03)
[10]旅游交通研究现状与趋势探析[J]. 宫连虎,余青. 旅游论坛. 2010(03)
博士论文
[1]城市道路交通拥堵判别、疏导与仿真[D]. 张婧.东南大学 2016
[2]基于VMS发布诱导信息的快速路网动态最优控制[D]. 孙伟力.浙江大学 2013
[3]信息反馈机制在智能交通系统中的研究与应用[D]. 陈博奎.中国科学技术大学 2013
[4]基于蜂窝无线定位的交通信息采集技术研究[D]. 郭丽梅.中南大学 2010
[5]区域交通信号控制与交通诱导协同理论与关键技术研究[D]. 管青.吉林大学 2009
硕士论文
[1]基于手机信令数据的旅游交通客流特征分析研究[D]. 项译.东南大学 2017
[2]中国和日本入境旅游客源市场结构差异及机理研究[D]. 陆叶.苏州大学 2016
[3]基于VISSIM的城市交通预测、控制和诱导研究[D]. 花玲.南京航空航天大学 2015
[4]基于结果反馈的城市轨道交通客流预测风险分析[D]. 王忆新.吉林大学 2014
[5]山地旅游者交通行为研究[D]. 童春容.成都理工大学 2013
[6]诱导条件下的动态交通分配方法研究[D]. 王硕.北京交通大学 2012
[7]动态交通诱导信息时空发布策略研究[D]. 黄裕乔.北京交通大学 2012
[8]高速公路路网突发事件下交通诱导与信息发布的关键技术研究[D]. 杨君.长安大学 2012
[9]北京市VMS布局规划与设计研究[D]. 张辉.北京交通大学 2009
[10]基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析[D]. 卢冠群.长沙理工大学 2009
本文编号：3640429
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景与意义
1.3 国内外研究现状及问题
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.3.3 存在问题
1.4 本文主要研究内容和技术路线
1.4.1 主要研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 本章小结
第2章 山地旅游区交通特性分析
2.1 山地道路交通系统特征
2.2 旅游交通特征及获取方法
2.2.1 旅游交通出行特点
2.2.2 调查内容及获取方式
2.3 交通参数的调查方法
2.3.1 宏观交通参数
2.3.2 微观交通参数
2.4 基于空间分布的旅游交通特性分析
2.4.1 本文研究的空间范围
2.4.2 旅游交通流空间分布特性
2.5 基于时间分布的旅游交通特性分析
2.5.1 长假、小长假、周末旅游交通流特性
2.5.2 旅游交通流的时间分布特征
2.6 本章小结
第3章 山地旅游交通预控诱导模型研究
3.1 概述
3.2 交通流预测
3.2.1 分类与方法
3.2.2 基于小波神经网络的短时交通流量预测研究
3.3 基于预测数据的旅游交通预控诱导边界条件研究
3.3.1 物理模型
3.3.2 数学参数
3.3.3 数学模型
3.4 预控节点与路径
3.4.1 预控节点集合
3.4.2 预控路径集合
3.5 交通诱导与管控
3.5.1 交通诱导
3.5.2 交通管控
3.6 反馈与评价
3.6.1 信息反馈
3.6.2 交通效果评价
3.7 本章小结
第4章 交通诱导系统布设
4.1 功能与定位
4.1.1 交通诱导系统功能
4.1.2 交通诱导系统定位
4.2 交通信息采集
4.2.1 协作式
4.2.2 独立式
4.3 信息发布方式
4.4 山地VMS布设位置研究
4.4.1 VMS板的选址原则
4.4.2 VMS板的布设位置
4.4.3 VMS板对驾驶人路线选择行为影响
4.5 本章小结
第5章 仙女山旅游区交通诱导方案
5.1 仙女山概述
5.1.1 旅游概况
5.1.2 交通概况
5.2 仙女山旅游区信息采集设备布设
5.3 仙女山旅游区交通广域预控诱导研究
5.3.1 参数定义
5.3.2 交通参数的预测
5.3.3 模型计算
5.3.4 确定预控节点与路径
5.4 仙女山旅游区交通诱导信息的发布
5.4.1 信息发布方式
5.4.2 VMS板布设
5.5 仙女山旅游区交通诱导评价
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 论文的主要成果
6.2 论文存在的不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间科研成果及参与项目
附录 Ⅰ
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波神经网络的短时交通流量预测[J]. 赵道利,谷伟豪,冯亚平. 微型机与应用. 2017(23)
[2]基于RFID的城市智能交通诱导系统设计[J]. 李赓. 数字技术与应用. 2017(06)
[3]基于旅游区道路的交通流特性研究[J]. 乔建刚,吴琼. 公路工程. 2016(03)
[4]基于时间序列的交通量预测研究[J]. 霍东辉. 交通世界（运输.车辆）. 2015(08)
[5]物联网框架下分层反馈的交通流量疏导模型[J]. 王冬,吴蒋. 科技通报. 2014(05)
[6]基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究[J]. 杨显立,许伦辉,周勇. 公路交通技术. 2013(05)
[7]面向长周期的交通状态反馈诱导策略[J]. 贺正冰,关伟. 控制与决策. 2013(07)
[8]可变情报板诱导效果评价模型[J]. 邵春福,董春娇,郑长青,乔梁. 控制理论与应用. 2010(12)
[9]大连市风景区节假日旅游交通特征分析[J]. 左忠义,张宏宇,隽海民. 大连交通大学学报. 2010(03)
[10]旅游交通研究现状与趋势探析[J]. 宫连虎,余青. 旅游论坛. 2010(03)
博士论文
[1]城市道路交通拥堵判别、疏导与仿真[D]. 张婧.东南大学 2016
[2]基于VMS发布诱导信息的快速路网动态最优控制[D]. 孙伟力.浙江大学 2013
[3]信息反馈机制在智能交通系统中的研究与应用[D]. 陈博奎.中国科学技术大学 2013
[4]基于蜂窝无线定位的交通信息采集技术研究[D]. 郭丽梅.中南大学 2010
[5]区域交通信号控制与交通诱导协同理论与关键技术研究[D]. 管青.吉林大学 2009
硕士论文
[1]基于手机信令数据的旅游交通客流特征分析研究[D]. 项译.东南大学 2017
[2]中国和日本入境旅游客源市场结构差异及机理研究[D]. 陆叶.苏州大学 2016
[3]基于VISSIM的城市交通预测、控制和诱导研究[D]. 花玲.南京航空航天大学 2015
[4]基于结果反馈的城市轨道交通客流预测风险分析[D]. 王忆新.吉林大学 2014
[5]山地旅游者交通行为研究[D]. 童春容.成都理工大学 2013
[6]诱导条件下的动态交通分配方法研究[D]. 王硕.北京交通大学 2012
[7]动态交通诱导信息时空发布策略研究[D]. 黄裕乔.北京交通大学 2012
[8]高速公路路网突发事件下交通诱导与信息发布的关键技术研究[D]. 杨君.长安大学 2012
[9]北京市VMS布局规划与设计研究[D]. 张辉.北京交通大学 2009
[10]基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析[D]. 卢冠群.长沙理工大学 2009
本文编号：3640429
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3640429.html
