在当今社会类型各异的突发事件层出不穷的情况下,城市综合应急指挥系统越来越受到人们的关注,近年中国各大城市也正积极进行城市综合应急系统的建设。而在应急事件的处理中,由于城市交通拥挤情况越来越严重,交通也成为一个不容忽视的问题,如何在最短的时间内让救援车辆到达现场成为应急事件处理成败的关键问题之一。所以对综合应急指挥系统中的车辆路径规划的研究成了一个重要的课题。本文以“从理论到实践”的思想路线对综合应急指挥系统中的车辆路径的规划进行研究与探讨。 本文介绍了城市综合应急指挥系统的研究概况,描述了本论文所要研究的路径规划的应用背景。在此基础上对车辆的路径规划研究主要分为两个部分:一是根据过去和现在道路的交通状况的观测值,对未来有限长度时间段内的道路交通状况的预测(短时交通预测),二是根据预测的结果为车辆定制最佳行车路线。 国内外对短时交通预测已经形成了多种数学模型。时间序列算法中的ARMA模型(即自回归—滑动平均的混合模型)通过过去与现在的观测值和干扰值进行线性组合预测,该模型计算简便,易于实时更新数据,便于大规模应用,但是对于时间间隔较小的预测,准确性就大为下降。本文利用ARMA模型预测间隔30分钟的道路车流量,取得较好的效果。相反微观交通模型通过描述车辆个体行为,对交通状况做出较为细致的模拟,当模拟时间长度过大,与现实交通状况之间的误差越来越大。考虑到在实际的绝大多数情况下,特别是在城市交通拥挤的道路上,车辆严格按照交通的控制行驶。运用这一点,通过对道路上车辆的行为描述,并且假设车辆完全按照交通规律行驶,可以进一步的预测间隔小于30分钟的交通道路车流量。本文将两个预测模型紧密结合起来研究,用时间序列算法的预测值作为微观交通模型预测的初始值。保证在较长时间段和较短时间段的交通预测都较为准确。 在预测的基础上,展开路径规划算法的研究,即为车辆设计最佳的行车路线。根据未来时间段的道路车流量,并结合道路本身静态属性进行路径规划,为了