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考虑时空关联度的车辆出行目的地预测——以深圳市福田中心区为例
1
作者
唐易
刘诗昆
丘建栋
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第11期4761-4768,共8页
为满足新时期愈加精细化的个体级交通管理与出行服务需求,在传统基于历史轨迹的出行目的地预测方法基础上,提出一种综合考虑时空关联度的车辆出行目的地预测方法。基于视频AI识别与车辆卫星定位等数据,识别车辆停留点,以此切分车辆全天...
为满足新时期愈加精细化的个体级交通管理与出行服务需求,在传统基于历史轨迹的出行目的地预测方法基础上,提出一种综合考虑时空关联度的车辆出行目的地预测方法。基于视频AI识别与车辆卫星定位等数据,识别车辆停留点,以此切分车辆全天出行轨迹,建立历史车辆出行轨迹库;研究车辆出行时空特征,提出车辆出行轨迹时间关联度与空间关联度的计算方法,以时空关联度为权重构建车辆出行目的地预测模型;以深圳市福田中心区的车辆出行为例,选取包含私家车、出租汽车等4个典型特征的车辆出行轨迹,建立模型预测准确度评价函数,分析不同类型出行、不同轨迹完成度的出行目的地预测准确度,并与基于历史轨迹预测方法进行对比。结果表明:不同类型车辆出行目的地预测准确度与轨迹完成度基本呈正相关,当轨迹完成度达到80%时,出行预测准确度基本达到80%以上;相比传统基于历史轨迹的预测方法,考虑时空关联度的预测方法预测准确度更高,特别是针对无固定通勤出行特征的出租车,出行目的地预测准确度提高了16%以上,研究成果能够更好适应全局的交通管理需要。
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关键词
出行目的地预测
时空关联度
出行
轨迹
轨迹完成度
视频AI识别数据
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题名
考虑时空关联度的车辆出行目的地预测——以深圳市福田中心区为例
1
作者
唐易
刘诗昆
丘建栋
机构
深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
中山大学智能工程学院
广东省智能交通系统重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第11期4761-4768,共8页
基金
广东省城市交通数字孪生企业重点实验室项目(2022B1212020005)。
文摘
为满足新时期愈加精细化的个体级交通管理与出行服务需求,在传统基于历史轨迹的出行目的地预测方法基础上,提出一种综合考虑时空关联度的车辆出行目的地预测方法。基于视频AI识别与车辆卫星定位等数据,识别车辆停留点,以此切分车辆全天出行轨迹,建立历史车辆出行轨迹库;研究车辆出行时空特征,提出车辆出行轨迹时间关联度与空间关联度的计算方法,以时空关联度为权重构建车辆出行目的地预测模型;以深圳市福田中心区的车辆出行为例,选取包含私家车、出租汽车等4个典型特征的车辆出行轨迹,建立模型预测准确度评价函数,分析不同类型出行、不同轨迹完成度的出行目的地预测准确度,并与基于历史轨迹预测方法进行对比。结果表明:不同类型车辆出行目的地预测准确度与轨迹完成度基本呈正相关,当轨迹完成度达到80%时,出行预测准确度基本达到80%以上;相比传统基于历史轨迹的预测方法,考虑时空关联度的预测方法预测准确度更高,特别是针对无固定通勤出行特征的出租车,出行目的地预测准确度提高了16%以上,研究成果能够更好适应全局的交通管理需要。
关键词
出行目的地预测
时空关联度
出行
轨迹
轨迹完成度
视频AI识别数据
Keywords
travel destination prediction
spatiotemporal correlation degree
travel trajectory
trajectory completion degree
video AI recognition data
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑时空关联度的车辆出行目的地预测——以深圳市福田中心区为例
唐易
刘诗昆
丘建栋
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
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