基于机器学习的中观交通仿真器模型参数标定

• 作者: 张琦 林勇 江竹 黄永宣
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 速度-密度模型 中观交通仿真 预处理 机器学习
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 5692-5695,5721
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 4601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2007.24.022

摘要

针对经典速度-密度模型在精确刻画交通流动态变化特性时所存在的局限性,将更丰富的路段检测信息运用到中观交通仿真模型参数的标定过程中.提出先对路段检测数据进行预处理,再采用机器学习方法中的局部加权回归、k-均值聚类、k-最近邻方法,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.利用现场数据对算法进行了大量测试,结果表明,算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永宣	西安交通大学电子与信息工程学院	97	1109	19.0	28.0
2	林勇	山东省科学院自动化研究所	14	213	9.0	14.0
3	江竹	西安交通大学电子与信息工程学院	2	12	2.0	2.0
7	张琦		1	7	1.0	1.0