【摘 要】
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交通检测器是智能交通系统的重要组成部分,交通检测器的布设策略对交通精细管控有重要影响,优化交通检测器的布设方案能够有效缓解交通拥堵问题.针对交通流量预测未充分考虑交通检测器布设方案的情况,从交通检测器的间距和数量2个方面对短时交通流量预测的影响进行实证研究.采用实证研究及BP神经网络算法,探究交通检测器的布设方案对短时交通流量预测的影响.采用20组交通检测器为研究载体,采集20组交通检测器的间距信息及每组交通检测器时长共30 d的短时交通流数据为研究数据,使用BP神经网络对当前组别的交通检测器及其上游相邻
【机 构】
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山东理工大学 管理学院,山东 淄博 255000
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交通检测器是智能交通系统的重要组成部分,交通检测器的布设策略对交通精细管控有重要影响,优化交通检测器的布设方案能够有效缓解交通拥堵问题.针对交通流量预测未充分考虑交通检测器布设方案的情况,从交通检测器的间距和数量2个方面对短时交通流量预测的影响进行实证研究.采用实证研究及BP神经网络算法,探究交通检测器的布设方案对短时交通流量预测的影响.采用20组交通检测器为研究载体,采集20组交通检测器的间距信息及每组交通检测器时长共30 d的短时交通流数据为研究数据,使用BP神经网络对当前组别的交通检测器及其上游相邻的交通检测器在高峰时段断面的交通流量进行预测.针对长路段,分别选择2～K组检测器数据预测交通流量.实验结果表明:相邻路段的交通流量具有空间关联性,交通检测器的最优布设间距处在330～450 m范围内,长路段选择2～3组检测器能极大地降低预测误差,优化布设策略与传统方法相比可降低误差20％以上.采用优化布设策略选择适当间距及数量要求的交通检测器可以显著提高短时交通流量预测的准确度.
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