本文選題：交通工程 + 交通流��； 參考：《公路交通科技》2014年10期

【摘要】：應(yīng)用多層線性模型研究了降雨強(qiáng)度對(duì)城市道路交通流平均行駛車速的影響。研究資料包括道路特征數(shù)據(jù)(25個(gè)路段)、廣州市城市道路交通流平均行駛車速數(shù)據(jù)(有效車速樣本量超過160萬)和降雨量數(shù)據(jù)(樣本量93 462)。采集時(shí)間從2011年6月至2012年4月一共330 d�；谝陨洗笠�(guī)模數(shù)據(jù),應(yīng)用多層線性模型(HLM),建立了一個(gè)降雨條件下道路交通流車速的短時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:交通流信息存在嵌套、分層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),相較于傳統(tǒng)交通流研究方法,多層線性模型對(duì)交通流影響因素的研究將更為合理;降雨對(duì)車速的影響具有普遍的空間變異性,這是因?yàn)槊總�(gè)路段具有不同的物理特征;交通流的影響因素之間存在著顯著的跨層交互效應(yīng),這與傳統(tǒng)理論對(duì)交通流的認(rèn)識(shí)不同;本文提出的降雨條件下交通流車速的短時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有路段適用性廣的突出優(yōu)點(diǎn),這與大多數(shù)傳統(tǒng)交通流模型適用范圍較為狹窄的特點(diǎn)較為不同。
[Abstract]:The effect of rainfall intensity on the average speed of urban road traffic flow is studied by using multilayer linear model. The data include road characteristic data (25 sections), average driving speed data of Guangzhou city road traffic flow (the sample number of effective speed is more than 1.6 million) and rainfall data (93,462). The collection time was 330 days from June 2011 to April 2012. Based on the large scale data mentioned above, a short-term dynamic prediction model of road traffic flow speed under rainfall condition is established by using the multi-layer linear model (HLM). The results show that there are nested and hierarchical data structures in traffic flow information. Compared with the traditional traffic flow research method, the multi-layer linear model will be more reasonable to study the factors affecting traffic flow. The influence of rainfall on speed has a general spatial variability, which is due to the different physical characteristics of each section, the significant cross-layer interaction between the influencing factors of traffic flow, which is different from the traditional theory of the understanding of traffic flow. The short-time dynamic prediction model of traffic flow speed under rainfall has the prominent advantage of wide applicability, which is different from the narrow range of most traditional traffic flow models.
【作者單位】： 中山大學(xué)廣東省智能交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東莞中山大學(xué)研究院智能交通工程中心;
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2011A011305002,2011B010700092)
【分類號(hào)】：U491.112

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2045879