基于时空贝叶斯模型的行程时间可靠性预测

发布时间：2017-08-11 07:05

  本文关键词：基于时空贝叶斯模型的行程时间可靠性预测

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【摘要】：为了全面、准确地分析路段行程时间的时空分布,将路段的时间序列和空间关联关系纳入两个邻近路段的行程时间可靠性预测过程.在时间维度上,通过广泛使用的卡尔曼滤波预测行程时间;在空间维度上,根据离散马尔科夫链构建上下游路段行程时间的关联模型.进而构建了时空贝叶斯模型(ST-BM),将时间维度和空间维度的行程时间分布进行融合,从而预测路段行程时间可靠性.实例分析结果表明,相比于先验分布数据,文中模型将两个实测邻近路段的可靠性预测误差分别降低了45.7%和29.2%,验证了ST-BM模型的有效性.
【作者单位】： 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;吉林大学交通学院;吉林大学吉林省道路交通重点实验室;
【关键词】： 高速公路 行程时间可靠性 时空贝叶斯模型 时空关联 Markov链
【基金】：国家科技支撑计划项目(2014BAG03B03) 山东省省管企业科技创新项目(20122150251-5)~~
【分类号】：U491
【正文快照】： 3.吉林大学吉林省道路交通重点实验室,吉林长春30022)近年来,高速公路在节假日时段(如劳动节、国庆节)经常发生拥堵,严重影响驾驶员的出行安排.为了疏导车流和缓解拥堵,迫切需要对高速公路交通状态进行准确判别和评价,以便于驾驶员进行相应的出行调整.行程时间可靠性(TTR)作为

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本文编号：654745