基于多源ITS数据的行程时间预测体系框架及核心技术

被引:14
作者
聂庆慧
夏井新
张韦华
机构
[1] 东南大学教育部智能运输系统工程研究中心
关键词
行程时间; 体系框架; 预测; 数据融合; 可靠性分析;
D O I
暂无
中图分类号
U491 [交通工程与交通管理];
学科分类号
摘要
针对当前城市道路行程时间预测系统性不强等问题,构建基于多源数据的行程时间预测体系框架,阐述预测过程涉及的关键技术.框架的构建以固定式和移动式2类采集方式获得的交通数据为出发点,将预测过程划分为估计和预测两个阶段.提出固定式采集方式获取的速度数据用于行程时间的间接估计和预测的关键技术为空间平均速度的估计;移动式采集方式获得的行程时间数据用于行程时间的直接估计和预测的关键技术为浮动车最优样本量的确定.考虑单一数据源估计和预测精度不高,提出对2类数据源的估计和预测结果进行数据融合,以提高估计和预测的精度,同时引入GARCH模型来分析预测结果的可靠性,以提高预测结果的可信度.
引用
收藏
页码:199 / 204
页数:6
相关论文
共 6 条
[1]   基于GPS浮动车的自然路段行程时间估计方法 [J].
姜桂艳 ;
常安德 ;
张玮 ;
唐永勇 .
公路, 2009, (11) :87-90
[2]   路段平均行程时间估计方法 [J].
张和生 ;
张毅 ;
胡东成 .
交通运输工程学报, 2008, (01) :89-96
[3]   基于车牌自动识别系统的城市道路行程时间预测算法 [J].
杨晓光 ;
蔡润林 ;
庄斌 .
交通与计算机, 2005, (03) :29-32
[4]  
Estimation of Travel Times on Urban Freeways Under Incident Conditions[J] . Antoine Hobeika,Sudheer Dhulipala.Transportation Research Record . 2004 (1)
[5]   Performance evaluation of short-term time-series traffic prediction model [J].
Ishak, S ;
Al-Deek, H .
JOURNAL OF TRANSPORTATION ENGINEERING, 2002, 128 (06) :490-498
[6]  
Travel-Time Prediction for Freeway Corridors[J] . Matthew P. D’Angelo,Haitham M. Al-Deek,Morgan C. Wang.Transportation Research Record . 1999 (1)