【摘 要】
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针对当前城市路段交通流状态评价方法以及交通拥堵态势预测效果不佳的问题,对2018年“深圳杯”数学建模挑战赛D题解决方案中定义的路段消散指数进行改进,在城市路网中将其作
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州省公安厅,贵阳市公安交通管理局科技处
【基金项目】
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国家自然科学基金(11961008),贵州省科技计划项目(黔科合基础[2019]1122号),贵州大学线上线下混合式课程建设项目(XJG202060)
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针对当前城市路段交通流状态评价方法以及交通拥堵态势预测效果不佳的问题,对2018年“深圳杯”数学建模挑战赛D题解决方案中定义的路段消散指数进行改进,在城市路网中将其作为统一描述交通流状态的指标,自适应计算消散指数阈值评价交通流运行状态.并以路段为单位,基于动态贝叶斯网络预测路段的短时交通流状态,采用时空耗散BP神经网络模型对短时车流量进行预测.本文是2018年“深圳杯”数学建模挑战赛D题的后续研究成果,在实验城市贵阳市的中环路进行成果应用,对中环路的交通流运行状态进行评价监测.
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