基于ST-ACF与MALST-ACF模型的城市道路时空相关性研究

交通流时空特征的识别对交通拥堵的疏导决策具有重要意义。文章根据城市道路网络的交通流特性,分别从全局和局部研究城市交通拥堵在时间维度和空间维度的变化特征,引入空间延迟算子,提出了基于多元邻接关系的时空相关性度量方法。首先,文章分析了道路网络交通流的时空特性,建立了适用于城市道路网络的空间邻接矩阵;其次,基于ST-ACF函数(Spatio-temporal autocorrelation function)计算全局路段相关程度、基于改进后的MALST-ACF函数(Multivariate adjacent local spatiotemporal correlation function)计算局部路段相关程度;最后,结合唐山市24条路段的交通流量数据验证了路网间存在显著时空相关性,并且这种时空相关性具有时间动态、空间异质等特点。