计算机工程与应用

2020, v.56;No.963(20) 258-263

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双参卷积理论模型预测交通通行时间
Double Parameter Convolution Theory Model for Traffic Time Prediction

金楠森;刘美玲;谷欣然;韩雨彤;

摘要(Abstract):

随着城市经济的发展和人们生活节奏的加快,智慧交通领域针对出行时间的研究已经成为热点问题。出行前预估行程中的通行时间便于人们更合理地规划出行路径,基于时间状态特征的路径规划就是解决交通问题的重要手段之一。现有模型多关注于车辆到达时间或多结合于真实历史时间数据进行预测,对浮动车的运行状态、车速等是否对时间存在影响的问题研究较少。基于此现状,提出了一种基于状态特征的道路时间预测模型,在固定时段内,利用出租车载客与否情况对轨迹数据进行深度相关性分析,结合车辆行驶速度构建一个基于密度划分的双参卷积理论模型,用得到的最终速度值对通行时间进行计算。实验结果表明该模型算法与传统时间预测算法相比有更高的精确度和实用性,提高了人们对出行安排的合理化和层次化,对制定城市道路出行策略具有重要的意义。

关键词(KeyWords): 城市交通;时间预测;皮尔逊相关系数;双参卷积理论模型;出行时间;机器学习

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(No.61702091);; 中央高校基本科研业务费项目(No.2572018BH06)

作者(Author): 金楠森;刘美玲;谷欣然;韩雨彤;

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DOI:

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