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1、行車(chē)速度是交通狀態(tài)的重要參數(shù)之一,也是智能交通系統(tǒng)需要預(yù)測(cè)的一項(xiàng)重要指標(biāo)。由速度可以得到道路交通流量、密度等信息,為預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的道路交通基本狀況提供依據(jù);同時(shí)可以分析道路上的交通流運(yùn)行狀態(tài),控制交通流,反饋數(shù)據(jù)作為交叉口信號(hào)協(xié)同控制的依據(jù),以便及時(shí)疏導(dǎo)過(guò)往車(chē)輛,縮短出行時(shí)間,減少損失,保證交通的安全暢通。以往基于線圈等固定設(shè)備采集的數(shù)據(jù)的短時(shí)預(yù)測(cè),只是路段的某個(gè)斷面,分布不夠;浮動(dòng)車(chē)比較均勻的分布在路段上,通過(guò)GPS車(chē)載裝置和無(wú)
2、線通信設(shè)備,將車(chē)輛信息(如時(shí)間、速度、經(jīng)緯度坐標(biāo)、方向等參數(shù))實(shí)時(shí)傳送到浮動(dòng)車(chē)信息中心。因此,浮動(dòng)車(chē)GPS數(shù)據(jù)對(duì)固定設(shè)備采集信息是一個(gè)較好的補(bǔ)充,為行車(chē)速度預(yù)測(cè)研究提供了良好的基礎(chǔ)。 論文在綜述國(guó)內(nèi)外浮動(dòng)車(chē)以及道路旅行時(shí)間、行車(chē)速度預(yù)測(cè)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,對(duì)基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)的路段行車(chē)速度短時(shí)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了研究。基于浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù),結(jié)合路網(wǎng)的歷史運(yùn)行和實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù),分別建立了K-近鄰預(yù)測(cè)模型、灰色馬爾柯夫預(yù)測(cè)模型和加權(quán)馬爾柯夫預(yù)測(cè)模型。在
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