基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究

发布时间：2017-08-30 18:03

  本文关键词：基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究

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【摘要】：交通拥堵预测是解决交通拥堵问题的重要步骤之一。为缓解交通拥堵,选取速度这一参数建立交通拥堵预测模型。在对速度时间相关性和空间相关性分析的基础上,提出了基于时空特性和径向基神经网络的速度预测多点模型。将预测结果与决策阈值相比较,粗略地判定拥堵等级,并运用模糊算法对速度和拥堵程度进行量化,建立相应的模糊规则体系,并应用模糊逻辑推理得到定量的拥堵度指标。结合实例进行仿真和分析,与基于单一时间序列的预测方法相比较,基于时空特性的预测方法的平均绝对相对误差由7.45%下降到了3.61%,有效地提高了速度预测精度,基于速度的拥堵预测模型的识别准确率较高。利用模糊算法评判拥堵程度,可得到量化的拥堵度指标,使拥堵程度一目了然。
【作者单位】： 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;肃宁县交通运输局;
【关键词】： 城市道路交通 拥堵预测 径向基神经网路 地点车速 速度阈值 模糊判断
【基金】：北京市科技计划项目(Z121100000312101)资助
【分类号】：U491
【正文快照】： 0引言交通拥堵已经成为全国各大城市的一道难题,对交通拥堵治理的关键是当道路的交通状态出现拥挤现象时,能事先发出预警信号,采取预防措施。目前进行交通拥堵预测的方法主要有基于交通流参数短时预测与决策阈值的拥堵预测。例如,杨俊琪、屈健[1-2]分别应用加权改进的GM(1,1)-

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 冯青平;李星毅;;基于大数据的非参数回归短时交通流预测方法[J];无线通信技术;2015年03期

2 邱世崇;陆百川;马庆禄;邹巍;张勤;;基于时空特性分析和数据融合的交通流预测[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2015年02期

3 郭泽斌;李振龙;;城市道路拥堵程度评判方法研究[J];交通标准化;2013年11期

4 张建旭;钟平;;基于模糊推理的交通需求总量组合预测模型研究[J];交通与运输(学术版);2012年02期

5 高为;陆百川;，

本文编号：760772