基于绕城高速收费数据的车辆特征识别及应用

摘要：

为研究居民出行活动中通过绕城高速完成的通勤和旅游出行目的及其时空分布特征,基于绕城高速收费流水数据,利用K-means聚类方法,识别通行于绕城高速的日常通勤和旅游车辆分类,运用随机森林算法对分类结果进行验证,再进一步分析两类出行目的的车辆时空分布特征,对我国京津冀地区某旅游城市进行实证分析.结果表明:通勤车辆进入绕城高速的收费站主要在主城区周边,离开绕城高速的收费站集中在绕城高速外围,通勤出行的到达里程主要集中在10 km～20 km;通勤交通的早高峰交通流占比约为全天的23%,晚高峰交通流占比约为全天的24%;晚高峰与早高峰呈现的趋势基本相同.旅游交通在空间分布上聚集于火车站、高铁站以及机场等客运场站附近,高峰时间聚集在就餐时间11:00和17:00附近.研究结果可为旅游城市的绕城高速收费站管理提供依据和建议.

关键词：交通工程、出行特征、聚类分析、收费数据、随机森林算法

分类号：U417.302(道路工程)

资助基金：河北省高速集团科技创新项目Y02022307KY0001

在线出版日期：2023-11-10（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：41-45,51