基于多源数据的城市道路网络行程时间预测模型

• 作者: 丁国飞 严凤祥 张存保 江周 许志达
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 多源数据 卡尔曼滤波 行程时间预测 城市道路网络 Vissim仿真
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 城市交通
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: U491.4
• 字数: 3658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn1674-4861.2014.03.006

摘要

针对基于单一数据源、利用卡尔曼滤波理论建立行程时间预测模型存在的不足，采用多源数据进行行程时间预测以提高精度。浮动车、固定检测器是常用的交通信息采集方法，在信息种类、数据精度等方面存在一定的互补性。因此，选择2种检测器的实时交通数据作为模型输入参数。利用卡尔曼滤波理论，以流量、占有率、行程时间作为输入量构成参数矩阵，建立城市道路网络行程时间预测模型。并通过Vissim仿真实验验证了模型的有效性。结果表明：基于多源数据的行程时间预测模型平均绝对相对误差为5．45％，其精度比单独采用固定检测器检测数据预测提高了14．4％，比单独采用浮动车数据预测提高了7．5％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张存保	武汉理工大学智能交通系统研究中心	37	810	17.0	28.0
2	江周	武汉理工大学智能交通系统研究中心	6	60	4.0	6.0
3	许志达		3	16	2.0	3.0
4	严凤祥		1	11	1.0	1.0
5	丁国飞		2	15	2.0	2.0