Search the digital library catalog

Abstract: Prometni tok je gibanje motornih vozil na cestni mreži in je kot tak spremenljiv, dinamičen in kompleksen sistem, ki je nelinearen in nepredvidljiv. Pojav zgostitve prometnega toka v cestnem prometu ocenjujemo, ko se prometna obremenitev na določenem odseku prometnice in v določenem časovnem obdobju približa ali prekorači kapaciteto cestne infrastrukture, zato je pod določenimi pogoji mogoče opaziti, v zgostitvi prometnega toka, kaotične parametre. Pregled literature o prometnem toku in povezavi z kaosom nakazuje, da ima tema veliko teoretično in praktično vrednost. Raziskane metode za identifikacijo kaosa v prometnem toku so pokazale omejitve do sedaj uporabljanih metod, hkrati pa nakazale usmeritve za možnost izboljšave identifikacije kaotičnih parametrov v prometnem toku. Predlagana nova metoda kratkoročnega napovedovanja zgostitev v prometnem toku uporablja frekvenčno Wigner-Villerjevo porazdelitev, ki omogoča prikaz kaotičnega atraktorja brez uporabe rekonstrukcije faznega prostora, s tem je mogoče skrajšati čas izračuna napovedi zgostitve prometnega toka in zmanjšati število uporabljenih časovnih vrst. Rezultati eksperimentalnega dela naloge prikazujejo verodostojnost modela identifikacije kaosa in napovedovanja zgostitev v prometnem toku, s primerjavo dobljenih rezultatov kaotične nevronske mreže in usmerjene nevronske mreže, se pokaže da z izpuščenim korakom rekonstrukcije faznega prostora dobimo natančnejšo kratkoročno napoved. Na osnovi dobljenih rezultatov je mogoče sklepati, da je nov model kratkoročnega napovedovanja zgostitev prometnega toka zanesljiv, natančen, verodostojen in veljaven.
Keywords: nelinearni dinamični sistem, Wigner-Ville distribucija, prometni tok, napovedovanje prometa, zgostitev prometnega toka, analiza časovni vrst, identifikacija kaotičnega parametra, nevronske mreže.
Published in DKUM: 10.08.2015; Views: 2707; Downloads: 227
Full text (5,85 MB)