基于多模型融合的车辆通过时间预测

• 作者: 刘银萍 马少辉
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 多模型融合 车辆通过时间 交通拥堵
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 66-71,81
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.02.012

摘要

车辆通过某一路网的时间是测算交通拥堵程度的重要指标.为提高车辆通过时间的预测精度,不仅要考虑数据采集精度的影响还要考虑模型的选择.本文提出多模型融合的车辆通过时间预测方法,发现多模型融合的预测精度较高.以某高速公路3个交叉口路段的车辆通行监测数据作为实证数据,用模型融合算法与单一模型进行对比,说明多模型融合算法在交通拥堵治理领域的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马少辉	江苏科技大学经济管理学院	29	134	6.0	10.0
2	刘银萍	江苏科技大学经济管理学院	1	0	0.0	0.0