基于深度学习的城市交通需求场景库

摘要：

交通需求分布是交通需求预测的重要内容,也是城市交通规划最基础的数据.传统方法是通过交通调查获取现状交通需求分布,实际上由于抽样率低,难以获取真实需求分布,只能通过建立交通分布模型进行估计.这种方法只适用于一些变化不大的场景,对于规划新城、新区等不适用.提出构建交通需求场景库,基于多种类型城市的多源数据,采用深度学习方法挖掘大量城市的出行分布规律,建立了通用的交通需求分布预测模型.无须交通调查,只需输入城市基础用地和交通网络等数据,通用模型可准确快速地预测城市交通需求分布,既适用于现状需求分布估计,也适用于各类规划场景的需求分布预测,可节省调查和建模成本.

关键词：交通需求预测、交通需求分布、深度学习、交通规划平台

所属期刊栏目：21

分类号：U491.1+2(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2023-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：74-85