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基于行程-时间域的路段行程时间预测

张安泰,  柴干,  丁闪闪

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2013 >  31(2): 59-63
张安泰, 柴干, 丁闪闪. 基于行程-时间域的路段行程时间预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(2): 59-63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.02.014
引用本文: 张安泰, 柴干, 丁闪闪. 基于行程-时间域的路段行程时间预测[J]. 交通信息与安全, 2013, 31(2): 59-63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.02.014
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ZHANG Antai, CHAI Gan, DING Shanshan. A Link Travel Time Prediction Algorithm Based on Travel-time Field Traversing[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(2): 59-63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.02.014
Citation: ZHANG Antai, CHAI Gan, DING Shanshan. A Link Travel Time Prediction Algorithm Based on Travel-time Field Traversing[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2013, 31(2): 59-63. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.02.014
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基于行程-时间域的路段行程时间预测

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2013.02.014

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京210096

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京210096

  • 东南大学智能运输系统研究中心 南京210096

详细信息

  • 中图分类号: U491.1+4

A Link Travel Time Prediction Algorithm Based on Travel-time Field Traversing

    摘要
  • 摘要: 为了提高高速公路路段行程时间预测的实时性与准确性,提出了基于行程-时间域的路段行程时间预测算法.该算法依据实时检测的交通数据和BP神经网络预测路段单元在不同时间单元的空间平均车速,构建车辆出行的行程-时间域,通过车辆穿越行程-时间域获得路段的预测行程时间.通过比较行程-时间域算法与传统神经网络预测算法,揭示了行程-时间域算法在预测精度上优于传统神经网络算法.以沪宁高速公路路段作为示例背景,基于Vissim仿真软件,验证了所提算法的准确性与可行性.

     

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  • 刊出日期:  2013-04-28

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