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摘要
基于某城市卡口自动识别车牌数据,运用CUPRITE模型,构建城市道路的宏观基本图,研究探测车占有率和交通拥挤程度对宏观基本图估计精度的影响。通过取样路段上、下游匹配的车牌数量,调整探测车占有率。研究结果表明:探测车占有率越高,宏观基本图估计精度越高。当探测车占有率取10%时,宏观基本图的估计精度为95.9%,可替代理想的宏观基本图。因此,考虑到实际路网中数据采集、传输及处理的成本,将10%作为探测车占有率的最小参考值。用高峰期与平峰期的密度估计比值来构建盒图,发现高峰期密度估计观测值的离散度较低,宏观基本图的估计更准确。宏观基本图为高效地管理城市交通提供了一种有效的方法。
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