1.1 研究背景

知网论文检测当今社会的不断进步，经济的快速发展，生活水平的不断提高，人流、车流、信息流大量在各个城市之间的传递越来越密切。机动车的快速增加，越来越多的小汽车进入到了小百姓的家庭中，城市化也在不断地加速。在人们感受到科技快速发展使生活现代化便捷的同时，也给交通方面带来了一定的负担。城市人口的不断集中，城市规模的不断扩大，越来越多的外地人们到较发展的城市打工，因此也对交通工具的需求不断增加。如今，我国的交通工具负担越来越重，道路拥挤、交通堵塞、交通事故、行车不守规则等这类现象越来越多了。根据调查结果分析，每到法定节假日各条高速公路出现拥挤堵塞的机率高达60%以上。如今人们每谈到假节日出行的话题时，脑子里想到的都是在高速公路上呆滞不前。道路上的交通拥堵使人们产生很多烦难，不仅是时间消耗的烦难，还是一个急躁的等待过程。交通拥堵它导致行车非常缓慢、消耗大量的时间和燃料、造成空气恶化更加严重，直接影响到人们的身心健康以及降低了工作的效率。如今交通问题也成为人们出行时最敏感的话题之一了，由其是北京、深圳等这些人口比较密集、车来车往的城市，已经是当地的城市病了。针对如今的交通问题，有些人觉得交通道路的规划与发展速度比较缓慢，跟不上社会经济的发展；也有些人觉得是小汽车的增长量过快，已经超出了城市的合理规划范围内。

知网论文查重

高速路的交通状况与社会经济的发展程度、城市之间的交通规划、高速路的管理水平以及人们的交通意识都是息息相关的。为了解决交通问题，除了完善交通一些相关的法律法规外，例如单双号出行、汽车限购的措施，也可以通过行政手段去改善一些问题，而最直接、最有效的方法就是修建新的道路，为汽车通行提供的更多途径。但是又会出现另一个问题，在城市之间修建新的高速公路不仅受到了空间的限制，更重要的是需要巨额的资金，而现有的经济水平是不允许的。

因此，提高现有道路网络的同时，也要对新的道路发展，更重要的是提高交通管理系统，提高交通管理系统的管理水平，提高人们的遵守交通规则的意识。要做到这一点，我们需要观察交通流的变化情况，结合道路的实际路况对交通进行控制与调整，引导高速路上车辆高效地前行，减少高速公路上拥挤堵塞的状况，使道路上行驶更加通畅。因此，如何更好的对现有资源进行再分配，己经成为当前道路交通研究的重要课题，而人工神经网络的出现则为道路交通的问题提供了一个可行的解决方案。

1.2 研究目的及意义

本文研究的目的是在BP网络和CTM的基础上，对交通流建立模型和进行仿真。

针对上述的交通情况，如今人们开始对交通道路进行研究以至于改善当今的交通状况。因此，当务之急是找到可以解决交通问题的一种技术方法。交通的仿真模型类型有很多，根据描述交通细节的粗细情况，可以分成为微观仿真模型、中观仿真模型以及宏观仿真模型三种。宏观仿真模型设计的结构和参数相对其他仿真模型来说比较简单，元胞传输模型就是宏观仿真模型中的一种模型，它能形象地模仿高速公路的道路情况，真实地反映道路上交通流的特性。元胞传输模型不仅随时观察到道路上动态的交通流特性，还可以模拟出每个路段间相互影响后的交通状况。所以元胞传输模型如今在交通控制与管理方面的广泛应用得到了大家的认可，具有较高的应用价值。

BP网络和CTM的交通流建模与仿真，可以更接近得描述实际的交通流的特性。我们可以在仿真图随时观察任何时刻道路上交通流变化的情况，当某一路段的交通量发生变动时，其它路段的交通量会随着该路段的改动而改动。因此，我们可以通过观察交通流量或交通密度的情况，研究出更好的交通管理方案，实施更有效的交通措施。

通过把BP神经网络和元胞传输模型引入到高速公路交通控制系统中，可以克服现有的计算机仿真研究中对路网整体的仿真模拟的局限性，拓宽人们的研究范围。因此，本文研究交通流建模，并将元胞传输模型和神经网络技术相结合对高速公路网进行模拟仿真。该方法对提高道路的使用率以及缓解人们的身心健康具有重大的意义。