基于向量自回归模型的城市快速路交通状态短时预测研究

论文摘要

本研究考虑时空关联性对城市快速路交通状态进行了短时预测研究。首先,基于快速路上下游检测器数据分析交通流量和速度的时变特性,采用有序样本最优分割算法将一天划分为具有相对稳定交通状态的不同时段。然后,构建一种考虑上下游路段影响的空间向量自回归(Vector Auto Regression Model,VAR)模型,预测不同时段目标地点的交通流量和速度。研究结果显示,下游的交通状态对上游的影响不可忽视,尤其是在高峰时段。对于平峰时段,目标地点的交通状态很大程度上取决于上游路段,而受下游路段的影响较小。在此情况下,仅利用上游路段的交通状态来建模,便能达到足够的预测精度。另外,通过模型对比发现,相较于ARIMA预测模型和历史均值预测模型,本研究提出的VAR模型能够综合考虑交通状态的时空动态特征准确预测城市快速路交通状态。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘欢,邵社刚,王赵明

关键词: 城市快速路,上下游影响,交通状态预测,时段划分,向量自回归

来源: 公路交通科技(应用技术版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 交通运输部公路科学研究所

基金: 中央基本科研业务费支持项目(2016-9029)

分类号: U491

页码: 314-319

总页数: 6

文件大小: 1122K

下载量: 207

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