论文摘要
针对各交通时段对交通拥堵的不同影响、单因素无法准确表征交通拥堵状态的问题,提出了一种采用多指标模糊综合评价的交通拥堵评价预测方法。该方法利用粒子群算法优化支持向量回归机对道路平均速度和交通流量进行预测,得到三个因素指标平均速度v、交通流密度D、道路饱和度S的预测值。将三个因素指标输入到多指标模糊综合评价模型中,即首先建立交通拥堵状态的因素集和评价集,通过熵值法确定早高峰、晚高峰、其他时段下三个因素指标的权重系数,再通过梯形隶属度函数确定各指标在各时段的隶属度,最终将交通拥堵状态划分为六个级别。通过对美国Pe MS数据库中I405高速路交通数据的预测评价实验,证明采用该方法预测的交通拥堵状态基本与实际状态吻合,具有较高的预测精度,正确率可达94. 79%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 晏雨婵,白璘,武奇生,叶珍
关键词: 交通拥堵,多指标模糊综合评价,因素指标,熵值法,梯形隶属度函数
来源: 计算机应用研究 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 长安大学电子与控制工程学院
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310832173701),河南省交通运输厅科技项目(2019G-2-5)
分类号: U491.265
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0425
页码: 3697-3700+3704
总页数: 5
文件大小: 646K
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标签：交通拥堵论文; 多指标模糊综合评价论文; 因素指标论文; 熵值法论文; 梯形隶属度函数论文;