基于车联网的城市路网实时行程时间预测

• 作者: 黄叶娜
• 来源期刊: 公路交通技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车联网 数据融合 行程时间预测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1+3
• 字数: 3290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13607/j.cnki.gljt.2017.03.027

摘要

近年来,车联网技术快速发展,其不仅具备车辆对车辆和车辆对路侧的联网通讯功能,而且还能提供交通信息的实时交换功能.在车联网条件下,假设所有车辆均为浮动车,则基于浮动车和交通检测器信息可构建城市路网的行程时间预测模型.该模型针对路网行程时间进行预测,并对浮动车实时和历史数据进行比较和分析.分析结果表明:使用浮动车实时数据预测的行程时间误差最小,但变异系数很高;而使用融合模型,则误差和变异系数都较低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄叶娜		5	47	3.0	5.0