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关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究

杨兆升

杨兆升. 关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究[J]. 交通运输工程学报, 2001, 1(1): 65-67.
引用本文: 杨兆升. 关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究[J]. 交通运输工程学报, 2001, 1(1): 65-67.
YANG Zhao-sheng. Study on the Synthetic Link Travel Time Prediction Model of Key Theory of ITS[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2001, 1(1): 65-67.
Citation: YANG Zhao-sheng. Study on the Synthetic Link Travel Time Prediction Model of Key Theory of ITS[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2001, 1(1): 65-67.

关于智能运输系统的关键理论——综合路段行程时间预测的研究

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目 50078025

详细信息
    作者简介:

    杨兆升(1938-), 男, 辽宁复县人, 吉林大学教授, 从事智能运输系统研究

  • 中图分类号: U491.1

Study on the Synthetic Link Travel Time Prediction Model of Key Theory of ITS

  • 摘要: 行程时间预测是智能运输系统研究的一个重要问题。为此, 建立了许多算法, 有历史趋势方法、非参数回归模型、时间序列方法、神经网络、卡尔曼滤波、交通模拟和动态交通分配模型等。然而, 在变化的交通状况和任意时段的条件下, 这些方法和模型都不能取得令人满意的预测结果。在总结这些已有的预测方法和模型的基础上, 提出了一种综合模型

     

  • 图  1  综合行程时间预测模型

    图  2  典型路段采用不同模型进行行程时间预测的结果

    表  1  各种模型预测误差比较

    模型种类 MSE RMSE MAE MAX-ARE MARE EC
    历史趋势方法 375.3354 19.3736 11.9542 1.0793 0.1553 0.8839
    多元回归模型 128.7141 11.3452 8.8714 0.3864 0.1181 0.9284
    ARIMA (2, 1, 0) 230.8334 15.1932 11.2364 0.5620 0.1418 0.9028
    神经网络 115.2169 10.7339 8.4671 0.4419 0.1118 0.9322
    综合模型 99.6280 9.9814 8.2812 0.1141 0.1082 0.9333
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-10-18
  • 刊出日期:  2001-03-25

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