【摘要】：道路行程時間是影響城市交通出行行為的重要因素。當前大多數(shù)出行時間研究基于路段進行,假設駕駛人沿著理想最短路徑或最快路徑行駛,難以對交叉口排隊延誤等相關時間參數(shù)進行精確估計。針對城市任意OD間的出行時間進行分析,采用Kalman濾波方法,利用歷史數(shù)據對總行程時間進行有效預測。鑒于總行程時間分布存在比較明顯的周期性特點,單一Kalman濾波算法難以反映出這種周期性,引入基于季節(jié)模型的Kalman濾波算法進行建模和優(yōu)化。最后,利用深圳浮動車2011年12月連續(xù)3d的數(shù)據進行實證。研究結果表明:相對于傳統(tǒng)的SARIMA模型及普通Kalman濾波算法,優(yōu)化模型同時考慮總行程時間分布的周期性和時變性,具有較小誤差及更好的擬合度;所得預測時間的平均絕對誤差(MAE)分別在傳統(tǒng)SARIMA模型及普通Kalman濾波算法結果基礎上降低了37%和52%,其余誤差指標,如均方根誤差(RMSE)及最大相對誤差(MRE)均有較大下降,從而證明了研究模型的有效性。
[Abstract]:Road travel time is an important factor affecting urban traffic travel behavior. At present, most of the travel time research is based on the road section, assuming that the driver goes along the ideal shortest path or the fastest path, it is difficult to accurately estimate the relevant time parameters such as queue delay at the intersection. Based on the analysis of travel time between any OD in city, the Kalman filtering method is used to predict the total travel time effectively by using historical data. In view of the obvious periodicity of the total travel time distribution, it is difficult to reflect the periodicity of the single Kalman filtering algorithm, so the seasonal model-based Kalman filtering algorithm is introduced to model and optimize. Finally, using the Shenzhen floating car in December 2011 consecutive 3 d data for empirical analysis. The results show that compared with the traditional SARIMA model and the ordinary Kalman filtering algorithm, the optimization model takes into account the periodicity and time-varying of the total travel time distribution, and has smaller error and better fitting degree. The average absolute error (MAE) of the predicted time is reduced by 37% and 52% respectively on the basis of the traditional SARIMA model and the ordinary Kalman filtering algorithm. The other error indexes, such as the root mean square error (RMSE) and the maximum relative error (MRE), have been greatly reduced. The validity of the model is proved.
【作者單位】： 上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院海洋工程國家重點實驗室;上海交通大學船舶海洋與建筑工程學院交通研究中心;佛羅里達大學城市與區(qū)域規(guī)劃系;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金項目(71101109) 長沙理工大學公路工程教育部重點實驗室開放基金項目(kfj120108)
【分類號】：U491.1

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【共引文獻】

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本文編號：2242079