基于离散时间马尔科夫链的主干道出行时间估计模型

出行时间是评估交通系统运行效率与实施信息诱导的重要依据。在现有研究成果的基础之上,利用视频检测器采集的瞬时车速数据和信号配时数据作为模型的输入数据,应用离散时间马尔科夫链的方法,建立主干道出行时间的估计模型。该模型利用瞬时车速与平均车速的转化关系,估计平均车速,进而估计路段的出行时间;并以平均行程速度的阈值界定路段的拥堵与畅通情况,将各路段是否拥堵定义为主干道系统的状态,构造一个无记忆性的马尔科夫随机过程。最后,将模型应用于江苏省淮安市某主干道上,在交通高峰段与非高峰段,对模型的准确性与有效性进行验证。结果表明,模型的结果具有较高的估计精度。