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基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法研究
被引量：
1
1
作者
赖树坤
许宏科
+3 位作者
林杉
罗永煜
邹复民
廖律超
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第1期212-220,共9页
针对高速公路路网拓扑结构变化捕获不及时的问题,本文提出一种基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法。首先,通过挖掘ETC海量通行数据,并结合路网拓扑结构有效性约束进行异常拓扑模式分析;其次,针对异常拓扑模式特点建立...
针对高速公路路网拓扑结构变化捕获不及时的问题,本文提出一种基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法。首先,通过挖掘ETC海量通行数据,并结合路网拓扑结构有效性约束进行异常拓扑模式分析;其次,针对异常拓扑模式特点建立拓扑优化规则;然后,在优化拓扑集合基础上,采用LightGBM模型实现高速公路路网拓扑结构动态生成;最后,以福建省省域高速公路实际车辆轨迹数据为例,通过少量地市路网数据的训练学习,实现全省域高速路网拓扑结构的准确生成,验证了本文提出模型的有效性。研究结果表明,本文模型的路网拓扑结构生成准确率达98.3%,并可拓展至收费站、ETC门架、服务区等具备车辆轨迹信息采集能力的高速公路节点,为基于路网拓扑结构分析的高速公路精细化管理和个性化出行服务提供有力支撑。
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关键词
智能交通
路网拓扑
车辆轨迹
高速公路
动态生成方法
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职称材料
基于时序特征的收费站在线流量预测模型
2
作者
马飞凡
邹复民
+3 位作者
廖律超
罗永煜
胡泽荣
陈文宇
《陕西科技大学学报》
北大核心
2025年第3期190-201,216,共13页
针对高峰时段车流量骤增导致的高速公路入口拥堵问题,以及现有研究在实时预测中对时间序列相似性和周期性特征挖掘不足的局限性,本文提出了一种基于时序特征的收费站在线流量预测模型FastDTW-ARMA_ONS-ORELM.该模型结合了FastDTW算法和A...
针对高峰时段车流量骤增导致的高速公路入口拥堵问题,以及现有研究在实时预测中对时间序列相似性和周期性特征挖掘不足的局限性,本文提出了一种基于时序特征的收费站在线流量预测模型FastDTW-ARMA_ONS-ORELM.该模型结合了FastDTW算法和ARMA_ONS算法,并将其嵌入到ORELM模型的特征提取过程中,旨在提升ORELM模型的特征提取效率和预测精度.首先,通过FastDTW算法和指数平滑法实时提取相似性特征,同时利用ARMA_ONS算法提取周期性特征.随后,将提取的时序特征输入ORELM模型进行下一时刻流量预测.实验结果表明,该模型相较于其他模型具有更优的性能表现,R 2值达到93%,且随着数据持续输入,其预测能力持续提升,可以为交通流量管控提供科学且可靠的决策支持.
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关键词
交通流量预测
FastDTW
在线递归极限学习机
时序特征提取
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职称材料
题名
基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法研究
被引量：
1
1
作者
赖树坤
许宏科
林杉
罗永煜
邹复民
廖律超
机构
长安大学
福建省高速公路信息科技有限公司
福建
理工大学
出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第1期212-220,共9页
基金
国家自然科学基金(62376059)。
文摘
针对高速公路路网拓扑结构变化捕获不及时的问题,本文提出一种基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法。首先,通过挖掘ETC海量通行数据,并结合路网拓扑结构有效性约束进行异常拓扑模式分析;其次,针对异常拓扑模式特点建立拓扑优化规则;然后,在优化拓扑集合基础上,采用LightGBM模型实现高速公路路网拓扑结构动态生成;最后,以福建省省域高速公路实际车辆轨迹数据为例,通过少量地市路网数据的训练学习,实现全省域高速路网拓扑结构的准确生成,验证了本文提出模型的有效性。研究结果表明,本文模型的路网拓扑结构生成准确率达98.3%,并可拓展至收费站、ETC门架、服务区等具备车辆轨迹信息采集能力的高速公路节点,为基于路网拓扑结构分析的高速公路精细化管理和个性化出行服务提供有力支撑。
关键词
智能交通
路网拓扑
车辆轨迹
高速公路
动态生成方法
Keywords
intelligent transportation
network topology
vehicle trajectory
expressway
dynamic generation method
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于时序特征的收费站在线流量预测模型
2
作者
马飞凡
邹复民
廖律超
罗永煜
胡泽荣
陈文宇
机构
福建
理工大学
福建省
汽车电子与电驱动技术重点实验室
福建省高速公路信息科技有限公司
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2025年第3期190-201,216,共13页
基金
国家自然科学基金项目(62376059,41971340)
福建省科技厅高校产学合作项目(2021Y4019)。
文摘
针对高峰时段车流量骤增导致的高速公路入口拥堵问题,以及现有研究在实时预测中对时间序列相似性和周期性特征挖掘不足的局限性,本文提出了一种基于时序特征的收费站在线流量预测模型FastDTW-ARMA_ONS-ORELM.该模型结合了FastDTW算法和ARMA_ONS算法,并将其嵌入到ORELM模型的特征提取过程中,旨在提升ORELM模型的特征提取效率和预测精度.首先,通过FastDTW算法和指数平滑法实时提取相似性特征,同时利用ARMA_ONS算法提取周期性特征.随后,将提取的时序特征输入ORELM模型进行下一时刻流量预测.实验结果表明,该模型相较于其他模型具有更优的性能表现,R 2值达到93%,且随着数据持续输入,其预测能力持续提升,可以为交通流量管控提供科学且可靠的决策支持.
关键词
交通流量预测
FastDTW
在线递归极限学习机
时序特征提取
Keywords
traffic flow prediction
FastDTW
online recurrent extreme learning machine
temporal feature extraction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法研究
赖树坤
许宏科
林杉
罗永煜
邹复民
廖律超
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时序特征的收费站在线流量预测模型
马飞凡
邹复民
廖律超
罗永煜
胡泽荣
陈文宇
《陕西科技大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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引证文献
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