【摘 要】
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为了实时准确识别快速路网交通状态,结合快速路网的宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD)特性,提出了一种快速路网交通状态识别方法。根据浮动车检测数据,获得快
【机 构】
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合肥工业大学汽车与交通工程学院,重庆市市政设计研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61304195,51178158）,中央高校基本科研业务费用专项项目（JZ2016HGBZ1011）
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为了实时准确识别快速路网交通状态,结合快速路网的宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD)特性,提出了一种快速路网交通状态识别方法。根据浮动车检测数据,获得快速路网的MFD,初步将快速路网划分为5种状态。根据路网实时数据,通过聚类算法进一步对路网状态参数进行修正。以此为基础,综合考虑快速路主线流量、出入口匝道组合形式以及邻接地面路网状况的影响,根据流量速度关系建立快速路交通状态识别模型;并通过实际路网交通数据,将所建立的模型与道路交通运行指标和车辆行驶时间法得到的结果进行对比。结果表明:建立的快速路网交通状态识别模型更加实时准确。
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