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基于车牌照数据的城市快速路行程时间短时预测方法研究

作者:任千里 刘恒 雷晓斌 石小法短时行程时间预测模型车牌照数据快速路基于路段建模基于路径建模

摘要:为了深入研究基于路段与基于路径两种不同的建模方法在城市快速路行程时间短时预测中的预测效果,以车牌识别系统采集的行程时间数据为研究对象,分别采用历史平均法、神经网络模型、支持向量机回归模型、非参数回归模型4种典型的预测算法,对快速路的行程时间进行预测。研究结果表明,考虑交通特征的支持向量机模型会显著提高基于路段的行程时间预测效果,同时基于路径的非参数回归建模方法优于基于路段的组合建模方法,更适合城市快速路行程时间预测。

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交通与运输

《交通与运输》(CN:31-1476/U)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《交通与运输》致力于城市综合交通规划、设计、建设、运营和管理的探索与交流。杂志定位高级科普。被国家新闻出版总署评为“中国期刊方阵(双效)”期刊,为“中国优秀期刊(遴选)数据库收录期刊”、“中文科技期刊数据库收录期刊”、“中国学术期刊网络出版总库收录期刊”等,被国家图书馆等单位收藏。

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