本研究考虑时空关联性对城市快速路交通状态进行了短时预测研究。首先,基于快速路上下游检测器数据分析交通流量和速度的时变特性,采用有序样本最优分割算法将一天划分为具有相对稳定交通状态的不同时段。然后,构建一种考虑上下游路段...本研究考虑时空关联性对城市快速路交通状态进行了短时预测研究。首先,基于快速路上下游检测器数据分析交通流量和速度的时变特性,采用有序样本最优分割算法将一天划分为具有相对稳定交通状态的不同时段。然后,构建一种考虑上下游路段影响的空间向量自回归(Vector Auto Regression Model,VAR)模型,预测不同时段目标地点的交通流量和速度。研究结果显示,下游的交通状态对上游的影响不可忽视,尤其是在高峰时段。对于平峰时段,目标地点的交通状态很大程度上取决于上游路段,而受下游路段的影响较小。在此情况下,仅利用上游路段的交通状态来建模,便能达到足够的预测精度。另外,通过模型对比发现,相较于ARIMA预测模型和历史均值预测模型,本研究提出的VAR模型能够综合考虑交通状态的时空动态特征准确预测城市快速路交通状态。展开更多
文摘本研究考虑时空关联性对城市快速路交通状态进行了短时预测研究。首先,基于快速路上下游检测器数据分析交通流量和速度的时变特性,采用有序样本最优分割算法将一天划分为具有相对稳定交通状态的不同时段。然后,构建一种考虑上下游路段影响的空间向量自回归(Vector Auto Regression Model,VAR)模型,预测不同时段目标地点的交通流量和速度。研究结果显示,下游的交通状态对上游的影响不可忽视,尤其是在高峰时段。对于平峰时段,目标地点的交通状态很大程度上取决于上游路段,而受下游路段的影响较小。在此情况下,仅利用上游路段的交通状态来建模,便能达到足够的预测精度。另外,通过模型对比发现,相较于ARIMA预测模型和历史均值预测模型,本研究提出的VAR模型能够综合考虑交通状态的时空动态特征准确预测城市快速路交通状态。
