基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究

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基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究

邢珊珊, 谷远利, 沈立杰, 杨骁路, 庄广新

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邢珊珊, 谷远利, 沈立杰, 杨骁路, 庄广新. 基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

引用本文:

邢珊珊, 谷远利, 沈立杰, 杨骁路, 庄广新. 基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

XING Shanshan, GU Yuanli, SHEN Lijie, YANG Xiaolu, ZHUANG Guangxin. A Traffic Congestion Prediction Model Based on Vehicle Speed of Urban Expressways[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

Citation:

XING Shanshan, GU Yuanli, SHEN Lijie, YANG Xiaolu, ZHUANG Guangxin. A Traffic Congestion Prediction Model Based on Vehicle Speed of Urban Expressways[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

邢珊珊, 谷远利, 沈立杰, 杨骁路, 庄广新. 基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

引用本文:

邢珊珊, 谷远利, 沈立杰, 杨骁路, 庄广新. 基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

XING Shanshan, GU Yuanli, SHEN Lijie, YANG Xiaolu, ZHUANG Guangxin. A Traffic Congestion Prediction Model Based on Vehicle Speed of Urban Expressways[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

Citation:

XING Shanshan, GU Yuanli, SHEN Lijie, YANG Xiaolu, ZHUANG Guangxin. A Traffic Congestion Prediction Model Based on Vehicle Speed of Urban Expressways[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 48-54. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.007

北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044
肃宁县交通运输局河北沧州062350
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044
北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室北京100044

基金项目:

北京市科技计划项目

中图分类号: U491
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出版历程
- 刊出日期: 2016-04-28

A Traffic Congestion Prediction Model Based on Vehicle Speed of Urban Expressways

摘要: 交通拥堵预测是解决交通拥堵问题的重要步骤之一.为缓解交通拥堵,选取速度这一参数建立交通拥堵预测模型.在对速度时间相关性和空间相关性分析的基础上,提出了基于时空特性和径向基神经网络的速度预测多点模型.将预测结果与决策阈值相比较,粗略地判定拥堵等级,并运用模糊算法对速度和拥堵程度进行量化,建立相应的模糊规则体系,并应用模糊逻辑推理得到定量的拥堵度指标.结合实例进行仿真和分析,与基于单一时间序列的预测方法相比较,基于时空特性的预测方法的平均绝对相对误差由7.45%下降到了3.61%,有效地提高了速度预测精度,基于速度的拥堵预测模型的识别准确率较高.利用模糊算法评判拥堵程度,可得到量化的拥堵度指标,使拥堵程度一目了然.
- 城市道路交通 /
- 拥堵预测 /
- 径向基神经网路 /
- 地点车速 /
- 速度阈值 /
- 模糊判断
- urban road traffic /
- congestion prediction /
- radial basis function (RBF) neural network /
- spot speed /
- speed threshold /
- fuzzy evaluation

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