基于全过程的偶发性拥堵消散时间预测模型

摘要：

为减少偶发性交通拥堵消散时间预测误差,基于事故全过程将拥堵消散时间分为驻留时间、处置时间及恢复时间,从驾驶员性格特征、事故等级特征值、初始速度建立驻留时间和处置时间回归模型,利用线性递减时变权重及速度限制改进标准粒子群算法优化RBF神经网络权重,以TransModeler仿真数据及实测数据为训练样本,建立偶发拥堵恢复时间RBF神经网络模型.仿真结果表明,模型平均绝对误差为245.3 s,其中改进PSO-RBF网络对恢复时间预测相对误差为11.2％,均方根误差为102.3,平均相对误差较单一RBF网络、标准PSO-RBF网络分别下降38.1％、23.8％.

关键词：交通工程、全过程、消散时间、神经网络、粒子群优化

所属期刊栏目：25

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：重庆市科研创新资助项目CYS15188

在线出版日期：2022-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：157-163