城市道路交通拥堵预测及持续时间研究

发布时间：2018-10-12 11:36

【摘要】：针对城市道路交通拥堵及持续时间辨识问题,提取平均旅行速度、平均旅行时间、平均延迟时间、早晚高峰、星期数等交通拥堵关键影响因素,构建了基于MapReduce的多元对数线性回归交通拥堵预测模型和基于生存分析的交通拥堵持续时间模型,并利用上海快速路段交通数据集进行模型有效性验证。试验结果表明,拥堵预测模型预测值与实际值拟合度在0.96以上,能较好地量化道路交通运行拥堵程度;拥堵持续时间模型可以辨识出拥堵分布和持续时间特征,为制定交通拥堵的控制和疏导策略提供指导性建议。
[Abstract]:In order to identify the traffic congestion and duration of urban roads, the key factors such as average travel speed, average travel time, average delay time, morning and evening peak, number of weeks and so on are extracted. The multivariate logarithmic linear regression traffic congestion prediction model based on MapReduce and the traffic congestion duration model based on survival analysis are constructed, and the validity of the model is verified by using the Shanghai Expressway traffic data set. The experimental results show that the predicted value of congestion prediction model is more than 0.96, which can well quantify the traffic congestion degree, and the congestion duration model can identify the characteristics of traffic congestion distribution and duration. To provide guidance for traffic congestion control and guidance strategy.
【作者单位】： 上海大学管理学院;
【基金】：上海市教委科研创新项目,项目编号14ZS085 上海市科委软科学研究计划重点项目,项目编号14692105900 上海市人民政府决策咨询研究课题,项目编号2016-A-016-B
【分类号】：U491.265

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本文编号：2265959