基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

论文摘要

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点.以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法.首先,调用在线地图开发者平台API采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 交通状态短时预测
  •   1.1 基本思路
  •   1.2 基于集成学习的交通状态预测模型
  •   1.3 实时交通状态预测
  • 2 道路交通状态波动影响值量化
  •   2.1 基本思路
  •   2.2 交通状态波动传播
  •   2.3 道路影响值量化
  • 3 关键道路识别
  • 4 案例分析
  •   4.1 案例场景
  •   4.2 案例结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈华伟,邵毅明,敖谷昌,张惠玲

    关键词: 交通工程,关键道路,散点图,在线地图,集成学习

    来源: 交通运输系统工程与信息 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 重庆交通大学交通运输学院,重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(51508061),山地城市交通系统与安全重点实验室开放基金(2018TSSMC03),重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800727)~~

    分类号: U491

    DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2019.05.008

    页码: 50-58

    总页数: 9

    文件大小: 2934K

    下载量: 157

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