自动预测通勤高峰期交通流量的方法

摘要：

通勤高峰期的交通拥堵在中国很多城市越来越严重.通勤高峰期城市道路交通流量的准确预测是缓解交通拥堵和建设智能交通的关键基础问题之一.针对现有道路交通流量主要依靠ORIGIN-DESTINATION调查法,成本高、效率低且结果准确性有限等难题,本文提出一种低成本高效率的方法.综合利用全市域范围内的交通、社保、参保、人口等数字城市数据,依据交通工具的服务半径和出行距离,将居民的出行方式归结为步行、公汽、轨道交通和自驾4种类型,利用轨道交通优先原则和最短路径算法分析统计私家车出行数量和轨道交通人流量,并在此基础上预测通勤高峰期内的道路交通流量.以武汉市典型数据为例,证明了该方法的有效性和可靠性.

关键词：数字城市、交通流量、通勤高峰期、最短路径、轨道交通优先

所属期刊栏目：23

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41471320

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-20