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基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
被引量：
2
1
作者
荆毅
林航飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1016-1022,共7页
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交...
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。
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关键词
交通
流量估计
不均匀样本
地理加权泊松回归
扩样
悉尼
协调自
适应
交通系统
(
scats
)
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题名
基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
被引量：
2
1
作者
荆毅
林航飞
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1016-1022,共7页
基金
国家自然科学基金(71734004)。
文摘
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。
关键词
交通
流量估计
不均匀样本
地理加权泊松回归
扩样
悉尼
协调自
适应
交通系统
(
scats
)
Keywords
traffic volume estimation
imbalanced sample
geographically weighted Poisson regression(GWPR)
sampling expansion
Sydney coordinated adaptive traffic system(
scats
)
分类号
U491.2 [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
基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
荆毅
林航飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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参考文献
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