考虑交通大数据的交通检测器优化布置模型

发布时间：2017-11-19 06:26

  本文关键词：考虑交通大数据的交通检测器优化布置模型

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【摘要】：为了提高城市交通信息采集的准确性、可靠性和经济性,提出了一种交通检测器优化布置模型。大数据背景下,考虑系统成本、多源数据共享、数据需求、检测器故障、道路基础设施、检测器类型等因素,构建了交通检测器布置的影响因素集。综合分析各个影响因素,提出了由最小系统成本优化、最大截断流优化、最小包含路径优化和OD(origin-destination)覆盖约束构成的多目标优化模型。应用基于遗传算法的宽容分层序列法,对模型进行求解。算例研究表明:该文的模型实现了多目标的优化,反映了多源数据共享和检测器故障的影响,满足了OD覆盖约束,可达到交通检测器的优化布置。
【作者单位】： 清华大学土木工程系交通研究所;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2014BAG01B04) 清华大学苏州汽车研究院(吴江)返校经费课题(2015WJB-02)
【分类号】：U491.116
【正文快照】：

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本文编号：1202650