本文關(guān)鍵詞：一種路網(wǎng)交通流參數(shù)的融合預(yù)測(cè)方法

  更多相關(guān)文章： 智能交通 路網(wǎng)交通狀態(tài)預(yù)測(cè) 中觀交通仿真 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

【摘要】：提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與中觀交通仿真融合的交通流預(yù)測(cè)框架.該框架將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在路網(wǎng)局部斷面和路段的高精度預(yù)測(cè)能力與中觀交通仿真的路網(wǎng)范圍預(yù)測(cè)能力結(jié)合起來,通過可信度高的路網(wǎng)局部斷面和路段預(yù)測(cè)值,在線修正中觀交通仿真模型的參數(shù),使得中觀交通仿真模型能夠逼近、反映交通流運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),提高路網(wǎng)范圍交通狀態(tài)預(yù)測(cè)精度.通過結(jié)合路段旅行時(shí)間預(yù)測(cè)與中觀交通仿真的實(shí)例分析證明,斷面和路段預(yù)測(cè)和中觀交通仿真結(jié)合發(fā)揮了兩者各自的優(yōu)勢(shì),預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于單一的中觀交通仿真方法.
【作者單位】： 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院環(huán)境與土木建筑學(xué)院;華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 智能交通 路網(wǎng)交通狀態(tài)預(yù)測(cè) 中觀交通仿真 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金(2014A030313617)
【分類號(hào)】：U491
【正文快照】： 1引言交通流參數(shù)短時(shí)預(yù)測(cè)一直以來都是交通管理和控制需要解決的關(guān)鍵問題,基于交通流物理過程建立起來的數(shù)學(xué)模型往往難以考慮眾多影響因素,預(yù)測(cè)精度較低,目前主要使用以隨機(jī)過程、數(shù)理統(tǒng)計(jì)和最優(yōu)化理論為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)方法.這類方法也常被稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的方法[1-4],這些

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