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周相似特性下的交通流预测模型研究  
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【英文篇名】 Study on the Prediction for Link traffic Flow Based on Weekly Similarity
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【作者】 夏冰; 董菁; 张佐;
【英文作者】 XIA Bing; DONG Jing; ZHANG Zuo (Department of Automation; Tsinghua University; Beijing 100084; China);
【作者单位】 清华大学自动化系; 清华大学自动化系 北京;
【文献出处】 公路交通科技 , Journal of Highway and Transportation Research and Development, 编辑部邮箱 2003年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 周相似性; 路段交通流; 放电模型; 预测;
【英文关键词】 Weekly similarity; Link traffic flow; Discharge model; Prediction;
【摘要】 针对城市路段交通流的周相似的特性 ,提出将路段的每日交通流数据分解为日交通流规律和日交通流水平 ,同时认为每日的交通流规律是由对应的类交通流规律和随机干扰构成。借用电路中的放电规则 ,给出交通流预测的模型。具体算例的结果显示 :将交通流进行分解和采用本预测模型是合理的 ,它具有计算简单、使用数据少等优点 ,具有一定的工程应用价值
【英文摘要】 Based on the observation of strong weekly similarity of link traffic flow data, this paper decomposes the link daily traffic flow into two parts: daily traffic profile and daily traffic level, and decomposes the daily traffic profile into class profile and disturbance The discharge principle in circuits is adopted to build up a link traffic prediction model The experiments results shows that it is reasonable to decompose the link traffic and use the discharge principle to build up that model The method ...
【基金】 清华大学学科建设和骨干人才计划资助项目
【分类号】 U491.1
【正文快照】 随着智能运输系统 (IntelligentTransportationSys tems )的不断发展 ,丰富的实时交通数据已为交通流诱导提供了必要的信息基础。未来时段的交通环境直接影响出行者在后续路段上的行车条件 ,出行者的路径选择必定受到未来时段交通条件的影响。

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