预测信息下降级路网的交通流演化

论文摘要

为考察ATIS提供的预测信息对降级路网交通流演化的影响,设计了一种基于加权移动平均的行程时间预测方法,建立了预测信息环境下的路径更新规则。针对一个小型测试网络,利用提出的路径更新规则分析了预测信息依赖程度参数、信息质量参数、权值参数以及网络降级程度对交通流演化的影响。结果表明:1)信息环境下出行者对预测信息的依赖存在一个临界值,当依赖程度小于该值时,交通流很快演化至稳定状态,当依赖程度大于该值时,网络交通流会发生振荡;2)存在某种情形,信息系统所提供的预测信息质量越高,交通流演化的效果越差;3)对特定降级网络,存在某一最优权值组合,可用于指导该网络预测信息的发布;4)路网降级程度越小,预测信息所起的作用越大。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 况爱武,张胜伟,覃定明

关键词: 网络交通流,降级路网,预测信息,加权移动平均,随机用户均衡

来源: 长沙理工大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 长沙理工大学交通运输工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51978082),湖南省教育厅优秀青年项目(16B008),智能道路与车路协同湖南省重点实验室项目(2017TP1016)

分类号: U491

页码: 27-34

总页数: 8

文件大小: 782K

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标签：网络交通流论文;  降级路网论文;  预测信息论文;  加权移动平均论文;  随机用户均衡论文;