【摘 要】
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数据是研究交通系统,制定公路及城市道路运营及监管的基础,近年来交通数据的采集主要通过各类布设在道路的数据检测器进行自动获取,然而,由于检测设备老化、传输线路故障等原因,道路检测器采集到的交通数据存在一定的质量问题.文章根据检测器的性质特点分析检测器易损数据类型,并基于现代交通流理论剖析检测数据之间的内在数学关系,通过构建多元函数并进行参数最优化标定,提出补全道路检测器速度数据的数学拟合方法.应用苏
【机 构】
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南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 泛华建设集团有限公司南京设计分公司
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数据是研究交通系统,制定公路及城市道路运营及监管的基础,近年来交通数据的采集主要通过各类布设在道路的数据检测器进行自动获取,然而,由于检测设备老化、传输线路故障等原因,道路检测器采集到的交通数据存在一定的质量问题.文章根据检测器的性质特点分析检测器易损数据类型,并基于现代交通流理论剖析检测数据之间的内在数学关系,通过构建多元函数并进行参数最优化标定,提出补全道路检测器速度数据的数学拟合方法.应用苏嘉杭高速公路历史数据对所提方法进行了验证,结果表明,该方法对检测器速度数据的平均填补精度达到91.2％.文章提出的方法可以普遍应用在高速公路及城市道路,补全缺失和异常的交通数据,为交通研究和管理人员研究交通流运行特征,制定合理的管理策略提供支持.
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城市内部不同空间区位的多模式可达性差异分析对交通不平衡现状把握和差异化交通发展对策具有重要意义.本文以上海市为例,基于互联网地图数据,采用潜力模型计算了街道分区的小汽车、公共交通和非机动车的可达性及模式间可达性差距指标.结果比较了三种方式的可达性数值范围、显示了各方式可达性的空间分布特征及空间自相关性.模式间可达性差距的空间分布进一步反映了公共交通与小汽车、非机动车与小汽车以及非机动车与公共交通方
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