学术探索
学术期刊
学术作者
新闻热点
数据分析
智能评审
基于OD稳定模式的高速公路出口流量预测方法研究
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张平
[
1
]
张明欣
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山西省交通规划勘察设计院
北京大学信息科学与技术学院
张明欣
[
2
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
宋国杰
[
1
]
董新品
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山西省高速公路管理局
北京大学信息科学与技术学院
董新品
[
3
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谢昆青
[
1
]
机构
:
[1]
北京大学信息科学与技术学院
[2]
山西省交通规划勘察设计院
[3]
山西省高速公路管理局
来源
:
交通运输系统工程与信息
|
2012年
/ 12卷
/ 03期
基金
:
北京市自然科学基金;
关键词
:
信息技术;
交通流预测;
OD稳定模式;
高速公路出口交通流;
信息熵;
D O I
:
10.16097/j.cnki.1009-6744.2012.03.023
中图分类号
:
U491.113 [];
学科分类号
:
摘要
:
从高速公路车辆出入口数据中可以直接提取路网中车辆的OD信息,这些信息在一定程度上反映出车辆时空上的运行状态,更可以通过这类数据对高速公路出口流量的趋势做出合理有效地预测.本研究从真实数据出发,对交通路网中车辆OD的稳定性进行了分析,并以此为指导,将所得到的领域知识加入到常规的预测方法中,提出了一套基于OD稳定模式的高速公路出口流量预测方法.主要贡献包括:①提出了信息熵的概念,以刻画高速公路车辆OD的规律性;②提出了基于OD的稳定模式的出口流量预测方法;③在大量真实的数据上进行了实验分析.
引用
收藏
页码:122 / 128
页数:7
相关论文
共 1 条
[1]
Locally Weighted Learning for Control
[J].
Christopher G. Atkeson
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Christopher G. Atkeson
;
Andrew W. Moore
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Andrew W. Moore
;
Stefan Schaal
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Stefan Schaal
.
Artificial Intelligence Review,
1997,
11
:75
-113
←
1
→
共 1 条
[1]
Locally Weighted Learning for Control
[J].
Christopher G. Atkeson
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Christopher G. Atkeson
;
Andrew W. Moore
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Andrew W. Moore
;
Stefan Schaal
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Georgia Institute of Technology,College of Computing
Stefan Schaal
.
Artificial Intelligence Review,
1997,
11
:75
-113
←
1
→