【摘 要】
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传统的异质交通流车队离散模型参数估计基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征.为解决这一问题,构建车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型.首先,考虑到车联
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,西南交通大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578465,71771190),重庆市交通运输工程重点实验室开放基金(2018TE01),西南交通大学优秀博士学位论文培育项目(D-YB201708).
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传统的异质交通流车队离散模型参数估计基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征.为解决这一问题,构建车联网环境下的动态异质交通流车队离散模型.首先,考虑到车联网环境下,车辆行程时间数据易于获得,可对模型的分布参数进行动态估计;然后,基于动态分布参数,构建动态异质交通流车队模型;最后,通过实测数据分析下游交叉口到达流量分布与上游交叉口离去流量分布之间的关系.结果表明:与经典的Robertson车队离散模型相比,动态异质交通流车队离散模型对下游交叉口的到达车辆流量分布预测效果更好,平均预测均方根误差可减
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