【摘 要】
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为考察ATIS提供的预测信息对降级路网交通流演化的影响,设计了一种基于加权移动平均的行程时间预测方法,建立了预测信息环境下的路径更新规则。针对一个小型测试网络,利用提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51978082),湖南省教育厅优秀青年项目(16B008),智能道路与车路协同湖南省重点实验室项目(2017TP1016)
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为考察ATIS提供的预测信息对降级路网交通流演化的影响,设计了一种基于加权移动平均的行程时间预测方法,建立了预测信息环境下的路径更新规则。针对一个小型测试网络,利用提出的路径更新规则分析了预测信息依赖程度参数、信息质量参数、权值参数以及网络降级程度对交通流演化的影响。结果表明:1)信息环境下出行者对预测信息的依赖存在一个临界值,当依赖程度小于该值时,交通流很快演化至稳定状态,当依赖程度大于该值时,网络交通流会发生振荡;2)存在某种情形,信息系统所提供的预测信息质量越高,交通流演化的效果越差;3)对特定降级
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