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基于短时交通流预测的广域动态交通路径诱导方法
被引量：
14
1
作者
韩直
徐冲聪
韩嵩乔
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期117-123,129,共8页
为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;...
为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;对事件区域路网进行分区,进一步确定该模型诱导起点位置,引入基于路径尺度的Logit路径选择模型作为诱导路径选择方法,通过流量迭代分配方法实现路网负载均衡.通过实例验证,该诱导方法能有效地缓解道路交通拥堵,提高路网通行效率.
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关键词
智能交通
路径诱导
短时交通流预测
广域诱导模型
时空边界条件
LOGIT模型
动态流量分配
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职称材料
题名
基于短时交通流预测的广域动态交通路径诱导方法
被引量：
14
1
作者
韩直
徐冲聪
韩嵩乔
机构
重庆交通大学交通运输学院
招商局重庆交通科研设计院
东北师范大学数学与统计学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期117-123,129,共8页
基金
重庆市技术创新与应用发展专项(cstc2019jscx-tjsbX0013)~~
文摘
为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;对事件区域路网进行分区,进一步确定该模型诱导起点位置,引入基于路径尺度的Logit路径选择模型作为诱导路径选择方法,通过流量迭代分配方法实现路网负载均衡.通过实例验证,该诱导方法能有效地缓解道路交通拥堵,提高路网通行效率.
关键词
智能交通
路径诱导
短时交通流预测
广域诱导模型
时空边界条件
LOGIT模型
动态流量分配
Keywords
intelligent traffic
route guidance
short-term traffic flow prediction
wide-area induced model
spatiotemporal boundary conditions
Logit model
dynamic traffic distribution
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于短时交通流预测的广域动态交通路径诱导方法
韩直
徐冲聪
韩嵩乔
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
14
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