【摘 要】
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城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑。研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法。以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71871123)资助
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城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑。研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法。以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基础,采用回归拟合的方法探究信号控制主干道路段旅行时间与断面流量之间的关系,2段式的线性拟合结果可以较好地拟合信号控制主干道路段旅行时间与断面流量的关系。以BP神经网络模型为基础,从输入层入手,采用直接输入2类数据、应用拟合关系输入拟合数据等方法,综合考虑2类数据之间的相关性,建立了融合2类检测数据进行旅行时间预测的多个模型,对7种不同输入的神
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