采用低频浮动车数据的行程时间估计

发布时间：2017-10-11 10:46

  本文关键词：采用低频浮动车数据的行程时间估计

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【摘要】：为解决利用低频浮动车数据进行路径行程时间估计时精度不高的问题,从分析浮动车数据特征的角度出发进行行程时间分布的估计,提出并讨论利用浮动车数据估计行程时间的潜在误差,针对每种潜在误差提出修正模型,并选取上海市长寿路部分路段进行实证分析,利用1 500辆出租车数据,对各种修正方法下的行程时间进行估计,与改进内插值估计方法进行对比,并与车牌识别装置提供的直接行程时间估计结果进行相似性分析.结果表明:所有误差均修正的行程时间估计与改进内插值方法相比,平均估计精度提高9.5%,且估计的中位数、25%分位数和75%分位数与车牌识别方法有较高的匹配度.考虑低频浮动车数据误差修正的行程时间估计可以改善估计的精度,可提供有效的行程时间信息.
【作者单位】： 吉林大学交通学院;汽车动态模拟国家重点实验室(吉林大学);
【关键词】： 交通工程与交通管理 低频浮动车数据 误差修正模型 车牌识别 行程时间估计
【基金】：国家自然科学基金青年基金(51308248)
【分类号】：U491
【正文快照】： 如今城市道路交通系统越发拥挤,不仅影响人们出行的可达性,同时威胁到了城市经济与生态的可持续发展.行程时间作为表征交通运行状况的一项重要指标,准确地估计能够为交通管理人员及出行者带来极大的便利.有许多方法可用来采集行程时间数据,如线圈检测器、自动车辆识别技术等.

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本文编号：1012096