典型文献
基于ETC门架数据的高速公路短时交通流预测
文献摘要：
截止到2021年2月底,全国建设了2.66万套ETC门架系统,产生了大量数据,这些数据记录了断面、路段及路网的交通流参数,为交通流的预测提供了新思路,但是目前缺乏有效的应用.为合理利用ETC门架数据、探究基于ETC门架数据进行交通流预测的较优方法,选取了4种神经网络模型进行了预测结果和精度的对比.首先分析了ETC门架系统的构成及数据内容,研究了BP,ELMAN,RBF,GR神经网络模型的预测过程;在ETC门架系统产生的1T数据中,抽取6 d共231657条原始断面数据进行预处理,共得到3456条流量和速度数据.然后,将前4 d的数据作为4种模型的输入参数,在相同交通流时间序列、相同交通流时间汇集度和不同交通流状态向量维度下,预测未来2 d交通流的速度和流量.最后进行神经网络预测结果对比分析.结果表明:(1)ELMAN模型的预测精度最优,模型的各类评价指标(RMSE,MAPE,MAE)均有显著优势;(2)ELMAN神经网络模型预测速度比预测流量准确,在二者均能反映路网交通运行状态的情况下,可以由速度的预测结果反推流量的预测值.本研究将对高速公路交通流预测、评估等工作起到重要作用.
文献关键词：
智能交通;交通流预测;神经网络;ETC门架数据;高速公路
中图分类号：
作者姓名：
刘群;杨濯丞;蔡蕾
作者机构：
山东高速建设管理集团有限公司, 山东 济南 250014;北京中交国通智能交通系统技术有限公司, 北京 100088
文献出处：
引用格式：
[1]刘群;杨濯丞;蔡蕾-.基于ETC门架数据的高速公路短时交通流预测)[J].公路交通科技,2022(04):123-130
A类：
B类：
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AB值：
0.316058
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