新增车辆通行拥堵预测模型 |
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引用本文: | 李扬,胡尧,商明菊,杨超,周江娥.新增车辆通行拥堵预测模型[J].贵州大学学报(自然科学版),2019,36(5). |
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作者姓名: | 李扬 胡尧 商明菊 杨超 周江娥 |
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作者单位: | 贵州大学 数学与统计学院,贵州 贵阳,550025;贵州大学 数学与统计学院,贵州 贵阳550025;贵州省公共大数据重点实验室,贵州贵阳550025 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;贵州省科技计划 |
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摘 要: | 为对新增车辆的通行拥堵进行预测,首先使用K-Medoids聚类算法将交通流运行状态划分为顺畅、阻滞、拥堵三类,然后引入交通流特征参数构建累积Logistic回归模型量化新增车辆对路段运行状态的影响,最后基于支持向量回归机预测新增车辆通行时间。研究结果表明:当只考虑车流量、限行时段和二者之间的交互作用时,模型预测道路状态的正确率达到82.36%,此时车流量在非限行时段每增加一辆车,发生比从顺畅状态转为非顺畅状态的概率是原来的1.087倍;当考虑车流量、黄牌车比例、限行时段、外地车比例及后两者的交互作用时,模型预测通行时间MSE最小,预测效果最优。
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关 键 词: | 交通流运行状态 累积Logistic回归模型 支持向量回归机 通行时间 |
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