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摘要
由于高速公路路网交通流量分布不均衡,往往会造成部分节点或区域拥堵,而量化评估路网运行状态能快速确定交通拥堵位置。提出了一种基于波动率和机器学习的路网运行指数评估模型:首先选取合适的机器学习算法确定路网各节点的基准值;然后运用波动率理论构建各节点的运行指数评估模型;之后利用广东省高速公路若干节点路段的真实数据对模型进行了验证,并与阈值进行对比。研究结果表明:本文提出的路网运行指数评估模型能在各类场景下及时准确地定位交通拥堵节点,为缓解交通拥堵问题提供一定的参考意义。
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由于高速公路路网交通流量分布不均衡,往往会造成部分节点或区域拥堵,而量化评估路网运行状态能快速确定交通拥堵位置。提出了一种基于波动率和机器学习的路网运行指数评估模型:首先选取合适的机器学习算法确定路网各节点的基准值;然后运用波动率理论构建各节点的运行指数评估模型;之后利用广东省高速公路若干节点路段的真实数据对模型进行了验证,并与阈值进行对比。研究结果表明:本文提出的路网运行指数评估模型能在各类场景下及时准确地定位交通拥堵节点,为缓解交通拥堵问题提供一定的参考意义。
