【摘 要】
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城市交通管理者在信号控制工作中,通常根据人工经验进行控制子区划分和控制策略制定,没有利用数据分析拥堵路段车辆的来源和去向,导致子区内部路口关联性不强,控制效果不及预期.本文利用浮动车和电子警察卡口数据进行融合,从浮动车高频率位置信息中计算每个时间窗内的电子警察卡口之间的出行时间,将普通车辆的出行轨迹进行了分离和补全,得到车辆完整的出行链数据;其次,基于车辆出行链数据分析车流运行的时空规律,按照常见
【机 构】
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深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司
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城市交通管理者在信号控制工作中,通常根据人工经验进行控制子区划分和控制策略制定,没有利用数据分析拥堵路段车辆的来源和去向,导致子区内部路口关联性不强,控制效果不及预期.本文利用浮动车和电子警察卡口数据进行融合,从浮动车高频率位置信息中计算每个时间窗内的电子警察卡口之间的出行时间,将普通车辆的出行轨迹进行了分离和补全,得到车辆完整的出行链数据;其次,基于车辆出行链数据分析车流运行的时空规律,按照常见控制子区划分出区域、树形和干线三类;最后,结合研究较为成熟的各类型控制策略与划分出的子区进行时空匹配.基于车辆出行链进行子区动态划分,进而匹配策略的方法,确保了子区内部路口间的强关联性,使控制策略落地运行更加稳定和高效.
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