【摘 要】
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交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点.以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran散点
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51508061);山地城市交通系统与安全重点实验室开放基金(2018TSSMC03);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800727)~~
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交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点.以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法.首先,调用在线地图开发者平台API采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.
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