本文關鍵詞：基于速度的城市快速路交通擁堵預測研究

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【摘要】：交通擁堵預測是解決交通擁堵問題的重要步驟之一。為緩解交通擁堵,選取速度這一參數建立交通擁堵預測模型。在對速度時間相關性和空間相關性分析的基礎上,提出了基于時空特性和徑向基神經網絡的速度預測多點模型。將預測結果與決策閾值相比較,粗略地判定擁堵等級,并運用模糊算法對速度和擁堵程度進行量化,建立相應的模糊規(guī)則體系,并應用模糊邏輯推理得到定量的擁堵度指標。結合實例進行仿真和分析,與基于單一時間序列的預測方法相比較,基于時空特性的預測方法的平均絕對相對誤差由7.45%下降到了3.61%,有效地提高了速度預測精度,基于速度的擁堵預測模型的識別準確率較高。利用模糊算法評判擁堵程度,可得到量化的擁堵度指標,使擁堵程度一目了然。
【作者單位】： 北京交通大學城市交通復雜系統(tǒng)理論與技術教育部重點實驗室;肅寧縣交通運輸局;
【關鍵詞】： 城市道路交通 擁堵預測 徑向基神經網路 地點車速 速度閾值 模糊判斷
【基金】：北京市科技計劃項目(Z121100000312101)資助
【分類號】：U491
【正文快照】： 0引言交通擁堵已經成為全國各大城市的一道難題,對交通擁堵治理的關鍵是當道路的交通狀態(tài)出現(xiàn)擁擠現(xiàn)象時,能事先發(fā)出預警信號,采取預防措施。目前進行交通擁堵預測的方法主要有基于交通流參數短時預測與決策閾值的擁堵預測。例如,楊俊琪、屈健[1-2]分別應用加權改進的GM(1,1)-

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前8條

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5 高為;陸百川;，

本文編號：760772