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基于短时交通预测的公路交通异常判别方法

唐夕茹 陈艳艳 赵源

唐夕茹, 陈艳艳, 赵源. 基于短时交通预测的公路交通异常判别方法[J]. 交通信息与安全, 2014, (2): 95-99. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.02.019
引用本文: 唐夕茹, 陈艳艳, 赵源. 基于短时交通预测的公路交通异常判别方法[J]. 交通信息与安全, 2014, (2): 95-99. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.02.019
TANG Xi ru, CHEN Yanyan, ZHAO Yuan. Short-term Traffic Prediction Theory-based Method for Discriminating Highway Abnormal Traffic Status[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (2): 95-99. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.02.019
Citation: TANG Xi ru, CHEN Yanyan, ZHAO Yuan. Short-term Traffic Prediction Theory-based Method for Discriminating Highway Abnormal Traffic Status[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (2): 95-99. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.02.019

基于短时交通预测的公路交通异常判别方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.02.019
基金项目: 

973项目课题-城市交通行为过程的基础理论研究

北京市科学技术研究院海外人才专项资助项目

北京市科学技术研究院创新团队计划课题

详细信息
  • 中图分类号: U491

Short-term Traffic Prediction Theory-based Method for Discriminating Highway Abnormal Traffic Status

  • 摘要: 普通公路由于受到检测设施布设稀疏的制约,若沿用传统的交通事件自动识别方法,其判别率将低于高速公路或城市道路,而误判率也将高于高速公路或城市道路。为了便于公路管理者对普通公路发生交通异常时及时处理,以短时交通预测为基础,将交通异常的定义作为为判别标准,提出了1种新的交通异常判别方法,该方法能够排除由常发性交通拥挤和幽灵瓶颈现象引起的异常误判。试验表明,基于短时交通预测的公路异常判别方法精度误差在0.2以内,能够较好的实现对交通异常的判别。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-04-28

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