【摘 要】
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为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院,招商局重庆交通科研设计院,东北师范大学数学与统计学院
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项(cstc2019jscx-tjsbX0013).
论文部分内容阅读
为提升车辆通行效率,以预测型诱导策略为基础,以排队长度作为交通诱导的约束条件,利用小波神经网络短时交通量预测预知路段堵死事件发生路段,通过广域诱导时空边界条件对事件路段进行节点分级和诱导周期长度界定,进而建立广域诱导模型;对事件区域路网进行分区,进一步确定该模型诱导起点位置,引入基于路径尺度的Logit路径选择模型作为诱导路径选择方法,通过流量迭代分配方法实现路网负载均衡.通过实例验证,该诱导方法能有效地缓解道路交通拥堵,提高路网通行效率.
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