交通拥堵诊断：基于eemd的加权GGM(1,1)-马尔可夫模型研究

"基于‘道路’的交通拥堵-基于eemd的齿轮故障诊断方法研究" 本文主要探讨了交通拥堵问题，特别是从车辆和道路两个角度分析了其形成原因和特征，并提出了一个新的交通拥堵识别和预测模型——加权改进的GM(1,1)-马尔可夫预测模型。文章来源于西南交通大学的一篇研究生学位论文，作者杨俊送，导师为阎启鹏教授。 交通拥堵的形成原因复杂多样，可以归纳为车辆、道路、交通环境和人的四个层面。在车辆层面，私家车数量和使用频率的显著增长是导致交通拥堵的关键因素。由于私家车的便利性，城市中的机动车流量持续增加，特别是在高峰期，各种出行目的的车辆汇集，而城市道路的通行能力有限，无法有效应对这种增长。此外，车辆混合行驶时，车辆体积和速度的差异降低了道路的通行效率，进一步加剧了拥堵现象。 在道路层面，道路资源的短缺、路网密度低和道路容量不足也是造成拥堵的重要因素。许多历史悠久的城市，如伦敦、南京、罗马和西安，由于城市道路原本设计用于马车，而现代汽车数量的急剧增长超过了道路扩改建的速度，导致供需失衡，进而引发了严重的交通拥堵问题。 论文中，作者首次尝试将加权改进的GM(1,1)-马尔可夫预测模型应用到交通拥堵的识别中。这一模型结合了灰色预测理论（GM(1,1)模型）和马尔可夫链预测原理，通过引入自相关系数加权，考虑了数据元素之间的依赖关系，提高了预测的准确性和合理性。这种创新性的模型有望更精确地识别和预测交通拥堵状态，为交通管理和规划提供有力支持。 该研究不仅深入分析了交通拥堵的成因，还提出了一种新的预测方法，为解决城市交通拥堵问题提供了理论依据和技术手段。