【摘要】：針對高速公路交通擁擠日益嚴(yán)重的現(xiàn)象,通過對收費數(shù)據(jù)的深層挖掘和高效利用,提出了基于滾動時間序列的行程時間數(shù)據(jù)合成方法,以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了交通擁擠指數(shù),并基于交通擁擠指數(shù)的變化特征對擁擠持續(xù)時間進(jìn)行了在線估計;結(jié)合收費站布局的時空特征,設(shè)計了基本路段和復(fù)合路段融合的高速公路交通擁擠自動判別方法.實證分析表明,該方法在判別率提高到96.52%,誤判率降低到0.43%的同時,判別時間減少了74%,而且收費數(shù)據(jù)的獲取成本為零.
[Abstract]:In view of the increasingly serious traffic congestion on the freeway, through the deep mining and efficient utilization of toll data, a method of combining travel time data based on rolling time series is proposed, and the traffic congestion index is constructed on the basis of this method. Based on the characteristics of traffic congestion index, the congestion duration is estimated on line, and the automatic identification method of expressway traffic congestion is designed based on the spatiotemporal characteristics of toll station layout. The empirical analysis shows that the discriminant rate is increased to 96.52 and the misjudgment rate is reduced to 0.43%, while the discriminant time is reduced by 74%, and the cost of obtaining the fee data is zero.
【作者單位】： 吉林大學(xué)交通學(xué)院;寧波大學(xué)海運學(xué)院;青島市城市規(guī)劃設(shè)計研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51278257) 浙江省自然科學(xué)基金(LY12F01013) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20110061110034)
【分類號】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2170376