广东省科技攻关计划(2003A1010302)
- 作品数：2 被引量：31H指数：2
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- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 城市交叉口交通流特征与短时预测模型被引量：26
- 2006年
- 时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。
- 翁小雄谭国贤姚树申黄征
- 关键词：交通工程交通流特性交通预测时间序列分析
- 基于时间占有率的短时交通预测模型被引量：5
- 2005年
- 针对现有的交通预测模型大多以交通量为变量,而交通量作为二值函数,无法有效地判断道路交通是否处于交通顺畅或拥挤状态,采用时间占有率这一单值变量,建立了基于ARIMA(p,d,q)时间序列结构的短时交通预测模型。在建模过程中,以非参数检验法判定序列平稳性,AIC准则确定模型结构,最小二乘算法(LS)估计参数。以城市中心商务区交叉口为实例,对一个信号控制周期的占有率实测值进行预测分析。结果表明,时间占有率比仅仅用交通量更能描述交叉口的实际情况,且算法简单,精度高,适合于交通控制和信息诱导系统的实时在线预测。
- 翁小雄杜高丽谭国贤
- 关键词：交通工程交通预测时间序列法ARIMA模型时间占有率
- 基于时间占有率的短时交通预测模型
- 针对现有的交通预测模型大多以交通量为变量,而交通量作为二值函数,无法有效地判断道路交通是否处于交通顺畅或拥挤状态,采用时间占有率这一单值变量,建立了基于ARIMA（p,d,q）时间序列结构的短时交通预测模型。在建模过程中...
- 翁小雄杜高丽谭国贤
- 关键词：交通工程交通预测时间序列法时间占有率
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