【摘 要】
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针对高速公路检测器铺设密度较低的现状,以高速公路联网收费数据为基础,开展收费站站间旅行时间预测研究。首先对从收费数据中提取的旅行时间进行清洗修正和填补处理,以获取
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,重庆市交通运输工程重点实验室
【基金项目】
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重庆市科委基础前沿研究专项(cstc2018jscx-mszdX0112)
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针对高速公路检测器铺设密度较低的现状,以高速公路联网收费数据为基础,开展收费站站间旅行时间预测研究。首先对从收费数据中提取的旅行时间进行清洗修正和填补处理,以获取真实旅行时间数据集;然后构建旅行时间解释变量,建立支持向量回归模型的旅行时间预测算法;最后以重庆某通道真实数据为基础,分不同场景对模型进行验证,结果表明模型预测精度总体较好,其中一般情况场景和暑期场景下预测结果的平均相对误差分别约为5.17%、8.30%。
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