双参卷积理论模型预测交通通行时间

发布时间：2021-10-07 13:32

　　随着城市经济的发展和人们生活节奏的加快,智慧交通领域针对出行时间的研究已经成为热点问题。出行前预估行程中的通行时间便于人们更合理地规划出行路径,基于时间状态特征的路径规划就是解决交通问题的重要手段之一。现有模型多关注于车辆到达时间或多结合于真实历史时间数据进行预测,对浮动车的运行状态、车速等是否对时间存在影响的问题研究较少。基于此现状,提出了一种基于状态特征的道路时间预测模型,在固定时段内,利用出租车载客与否情况对轨迹数据进行深度相关性分析,结合车辆行驶速度构建一个基于密度划分的双参卷积理论模型,用得到的最终速度值对通行时间进行计算。实验结果表明该模型算法与传统时间预测算法相比有更高的精确度和实用性,提高了人们对出行安排的合理化和层次化,对制定城市道路出行策略具有重要的意义。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2020,56(20)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

预测道路划分情况显示

采用绝对百分比精度公式计算可知，(1)结果的精度在60%左右，但改进后的方法(2)结合修正因子后得到结果的精确度如图5所示，实验预估的车辆通过某段路的时间与真实时间之间达到了90%左右，精度得到了有效的提高，充分证明本文实验的方法有较高的准确性、可用性和真实性，较准确地接近车辆真实的通过时间。4 总结及展望

图1为箱线图的结果，纵坐标代表速度值，由图可以明显看出，箱线图的上下限控制在0～80 km/h，因此将速度值大于80 km/h的定义为异常值并去除。3.2 路段处理及分割依据

【参考文献】：
期刊论文
[1]融合用户相似度的影视推荐系统研究[J]. 徐红艳,赵宏,王嵘冰,付瀚臣,刘逸伦.  辽宁大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]基于BP神经网络技术的车辆通行时间预测研究[J]. 蒋渭忠,朱金荣,邱祥.  微型机与应用. 2016(20)
[3]基于数据挖掘的高速公路行程时间预测[J]. 邢雪,于德新,田秀娟,程泽阳.  华中科技大学学报(自然科学版). 2016(08)
[4]基于浮动车的城市道路行程时间预测算法研究[J]. 朱国华.  中国市政工程. 2011(02)

博士论文
[1]基于隐马尔可夫模型的车辆行程时间预测方法研究[D]. 欧阳黜霏.武汉大学 2015

硕士论文
[1]基于轨迹数据的长距离路径通行时间估计问题[D]. 涂丽佳.哈尔滨工业大学 2017
[2]事件状态下快速路行程时间预测研究[D]. 吕路.长安大学 2017
[3]基于浮动车数据的高速公路路段行程时间预测方法研究及系统实现[D]. 唐俊.中山大学 2011



本文编号：3422143