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基于数据预测的区域道路状态模糊判别

王志建 李敏 董路熙

王志建, 李敏, 董路熙. 基于数据预测的区域道路状态模糊判别[J]. 交通信息与安全, 2014, (1): 48-52,63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.011
引用本文: 王志建, 李敏, 董路熙. 基于数据预测的区域道路状态模糊判别[J]. 交通信息与安全, 2014, (1): 48-52,63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.011
WANG Zhijian, LI Min, DONG Luxi. Assessment of Regional Traffic Road Condition Based on Time Series Prediction[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (1): 48-52,63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.011
Citation: WANG Zhijian, LI Min, DONG Luxi. Assessment of Regional Traffic Road Condition Based on Time Series Prediction[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (1): 48-52,63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.011

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.011
基金项目: 

北京市大学生科学研究

创业行动计划项目

北京市优秀人才资质项目

国家863计划项目

详细信息
  • 中图分类号: U491

Assessment of Regional Traffic Road Condition Based on Time Series Prediction

  • 摘要: 区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-02-28

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