本文關鍵詞： 區(qū)域交通網(wǎng)絡 行程時間 隨機過程 半Markov鏈　出處：《系統(tǒng)管理學報》2014年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用模糊聚類分析及典型判別方法,將區(qū)域交通網(wǎng)絡單元路段的狀態(tài)劃分為3類,考慮到各類交通狀態(tài)下?lián)頂D效應的異同,對各狀態(tài)下的瞬時行程時間函數(shù)進行了標定。然后,對區(qū)域交通網(wǎng)絡的狀態(tài)進行了定義,應用半Markov鏈隨機過程理論,分析了給定時間段內(nèi)某區(qū)域交通網(wǎng)絡各種狀態(tài)的隨機變化規(guī)律,計算了各種狀態(tài)出現(xiàn)的極限概率。最后,結合各狀態(tài)下網(wǎng)絡單元路段的瞬時行程時間函數(shù),給出了給定時間段內(nèi)的區(qū)域交通網(wǎng)絡行程時間估計方法。將模型估計得到的行程時間與實測行程時間進行了對比,利用t檢驗法對估計結果進行了檢驗,檢驗結果表明,在顯著性水平α=0.05的條件下,估計平均行程時間與實測行程時間均值沒有顯著性差異。
[Abstract]:Based on the fuzzy clustering analysis and the typical distinguishing method , the state of the section of the traffic network unit in the area is divided into 3 classes , and the instantaneous travel time function in each state is calibrated in consideration of the similarities and differences of the congestion effect under various traffic conditions . The estimation results are compared by using the stochastic process theory of the half - Markov chain . Finally , the estimation results are checked by using the t - test method . The results show that the mean travel time is not significantly different from the actual measured travel time under the condition of significant level 偽 = 0.05 .

【作者單位】： 上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(50978163)
【分類號】：U491.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1513289