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基于参数预测的高速公路交通状态判别

韦清波,  苏奎,  何兆成,  聂佩林,  杨敬锋

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2012 >  30(6): 81-86
韦清波, 苏奎, 何兆成, 聂佩林, 杨敬锋. 基于参数预测的高速公路交通状态判别[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(6): 81-86. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2012.06.017
引用本文: 韦清波, 苏奎, 何兆成, 聂佩林, 杨敬锋. 基于参数预测的高速公路交通状态判别[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(6): 81-86. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2012.06.017
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WEI Qingbo, SU Kui, HE Zhaocheng, NIE Peilin, YANG Jingfeng. Identification of Freeway Traffic State Based on Parameter Forecasting[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(6): 81-86. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2012.06.017
Citation: WEI Qingbo, SU Kui, HE Zhaocheng, NIE Peilin, YANG Jingfeng. Identification of Freeway Traffic State Based on Parameter Forecasting[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(6): 81-86. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2012.06.017
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基于参数预测的高速公路交通状态判别

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2012.06.017

  • 广州市公共交通数据管理中心 广州510620

  • 广州市公共交通数据管理中心 广州510620

  • 中山大学工学院智能交通研究中心 广州510275

  • 佛山科学技术学院 广东佛山528000

  • 广州市公共交通数据管理中心 广州510620

基金项目: 

广州市经贸委技术改造投资项目

国家科技计划支撑项目

详细信息

  • 中图分类号: U491

Identification of Freeway Traffic State Based on Parameter Forecasting

    摘要
  • 摘要: 针对目前基于单截面检测数据的高速公路交通状态判别算法存在着判断阈值多,对拥挤样本依赖性强而拥挤样本采集困难等问题,提出了基于交通流预测的交通状态判别模型.预测过程中以车辆的平均占用时间作为预测的目标参数,利用神经网络建立预测模型,并通过相关系数法确定神经网络的输入层.在预测的基础上,以实测值与预测值之间的差值作为判别的依据,判别道路的交通状态.应用广深高速公路实测数据对判别模型的有效性进行检验,并与经典的McMaster检测算法做了对比,结果表明,所提出算法对拥挤样本依赖较少,判别精度高,鲁棒性高.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2012-12-28

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