發(fā)布時(shí)間：2018-09-14 08:07

【摘要】：道路行程時(shí)間是影響城市交通出行行為的重要因素。當(dāng)前大多數(shù)出行時(shí)間研究基于路段進(jìn)行,假設(shè)駕駛?cè)搜刂硐胱疃搪窂交蜃羁炻窂叫旭?難以對(duì)交叉口排隊(duì)延誤等相關(guān)時(shí)間參數(shù)進(jìn)行精確估計(jì)。針對(duì)城市任意OD間的出行時(shí)間進(jìn)行分析,采用Kalman濾波方法,利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)總行程時(shí)間進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。鑒于總行程時(shí)間分布存在比較明顯的周期性特點(diǎn),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(jìn)行建模和優(yōu)化。最后,利用深圳浮動(dòng)車2011年12月連續(xù)3d的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證。研究結(jié)果表明:相對(duì)于傳統(tǒng)的SARIMA模型及普通Kalman濾波算法,優(yōu)化模型同時(shí)考慮總行程時(shí)間分布的周期性和時(shí)變性,具有較小誤差及更好的擬合度;所得預(yù)測(cè)時(shí)間的平均絕對(duì)誤差(MAE)分別在傳統(tǒng)SARIMA模型及普通Kalman濾波算法結(jié)果基礎(chǔ)上降低了37%和52%,其余誤差指標(biāo),如均方根誤差(RMSE)及最大相對(duì)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(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院海洋工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院交通研究中心;佛羅里達(dá)大學(xué)城市與區(qū)域規(guī)劃系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(71101109) 長(zhǎng)沙理工大學(xué)公路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(kfj120108)
【分類號(hào)】：U491.1

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本文編號(hào)：2242079