基于数据预测的区域道路状态模糊判别

摘要：

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况，提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数，利用时间序列预测模型对数据进行预测；将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素；再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重；最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例，通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明，该算法能够有效地预判城市区域的交通状况，为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。

关键词：区域交通状态、时间序列模型、主成分分析、模糊综合评判

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家863计划项目批准号2012AA112401;北京市优秀人才资质项目批准号2012D005002000006;北京市大学生科学研究与创业行动计划项目批准号1302

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-52,63