基于个体行为画像的路段拥堵责任划分方法

摘要：

在学校、医院、商场等公共生活服务场所周边路段上经常发生的交通拥堵具有特殊性:是由特定事件触发特定出行者短时间扎堆聚集所导致的一种特殊类型的交通拥堵,这类拥堵的成因及治理对策具有重要的研究价值.利用自动车辆识别(automatic vehicle identification,AVI)技术对出行者的长、短期交通行为进行重构,探究导致公共生活服务场所周边路段的拥堵原因及拥堵责任划分方法.基于AVI数据建立了个体长、短期交通行为画像方法,通过多层卷积神经网络和层级聚类模型精确定位出导致公共生活服务场所周围路段拥堵的主要责任车辆.针对同一路段上的不同车辆,依据其长、短期出行行为特征,进行个性化精准管理,是在有限资源限制条件下解决公共生活服务场所周边拥堵问题的有效途径.选取安徽宣城市第六中学门前的常发路段拥堵作为研究对象.结果 表明:对于经过案例学校门前路段的所有出行者来说,只需对其中0.5％～0.7％的致堵车辆采取重点管理措施就可以有效缓解学校门前路段的拥堵问题.

关键词：拥堵成因;特定场所;数据增强;长短期行为画像;致堵责任划分

所属期刊栏目：21

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：8670-8679