基于时空特征序列匹配的交通流状态估计方法

摘要：

为了针对无交通流检测器路段更好地进行交通流状态估计,提高估计精度,研究了基于时空特征序列匹配的交通流状态估计模型.通过交通运行指数的计算方法预设城市道路中有交通流参数路段的交通流状态;分析影响城市道路运行条件的各项因素,引入交通流参数与道路参数、路网拓扑参数等时空多维度参数特征,提取3个维度8个特征1个附加维度组成交通流时空特征,构建城市道路交通流DNA特征序列对交通流状态进行描述;将各个特征的值归一化处理,利用WH-KNN匹配方法,得到全路网中与待估计路段最近的交通流状态.实验选取武汉市中环快速路编号为10468、10483以及8816的路段1周数据,假定路段数据缺失,通过所述方法进行交通流状态估计,将估计结果与原始数据结果进行对比.研究表明,模型不仅能够得到无检测数据路段的交通流状态,其状态估计结果的准确率保持在88％以上,且误判结果在1个运行指数等级之内.

关键词：智能交通、交通流状态、时空特征序列、特征匹配、交通流DNA、WH-KNN

所属期刊栏目：39

分类号：U491.2;U676(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1600801

在线出版日期：2021-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：68-76,120