基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

发布时间：2017-10-12 20:22

  本文关键词：基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

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【摘要】：随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可夫模型。预测效率优于改进的高阶多变量马尔科夫模型。
【作者单位】： 电子科技大学能源科学与工程学院;成都师范学院物理与工程技术学院;电子科技大学大数据研究中心;华为技术有限公司;电子科技大学互联网科学中心;
【关键词】： 交通拥堵 预测精度 高阶多变量马尔可夫模型 交通流
【基金】：国家自然科学基金(61304177) 四川省教育厅科研项目(15ZB0345)
【分类号】：U491.265
【正文快照】： 随着社会经济的发展,机动车数量增多,城市道路网络日趋复杂,城市交通压力越来越大。为了缓解交通拥堵,需要对道路上的机动车平均行驶速度(交通流速度)进行准确、高效的分析和预测。预测交通流速度的传统方法比较多,如:多元线性回归模型[1]理论成熟,容易实现,但适应性差、容易

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本文编号：1020723