快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,同济大学道路与交通工程教育部重点实验室

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U495

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国家自然科学基金项目(71371143)


Time Granularity Selection for Expressway OD Realtime Prediction
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    摘要:

    常见的基于实测数据的origindestination(OD)预测方法分为两类:一类基于历史信息,即根据上一天或上一周同一日相同时段的数据进行预测,简称同比预测法;另一类则是根据同一天相邻时间段的数据预测本时段的OD,简称环比预测法.预测所用基础数据的时段长度称为时间颗粒度.时间颗粒度的大小对OD预测结果的稳定性、准确性具有重要影响.针对上海快速路网,采用ADF单位根检验和KMeans聚类分析方法,研究时间颗粒度对预测结果的影响,提出了时间颗粒度选择的建议,同比预测方法相比环比预测法更容易得出稳定、合理的预测结果,30~60 min的时间颗粒度预测效果较好.

    Abstract:

    Two methods, yearonyear prediction method and circularityratio prediction method, are often resorted to in the realtime origindestination(OD) prediction. The former depends on historical information, such as the data about the previous day or week. The latter depends on the data of adjacent period to predict the realtime OD. The size of time granularity, the time period used in the realtime prediction of expressway network has a significant effect on the stability and accuracy of OD prediction results. The Augmented Dickeyfuller Test(ADF) unit root test and Kmeans algorithm are employed to study the effect of prediction results, and the size of time granularity is recommended. Compared with circularityratio prediction method, yearonyear prediction method can lead to the more stable and accurate result and a more satisfied time granularity is between 30 minutes and one hour.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杜豫川,孙轶凡,陈赣浙.快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择[J].同济大学学报(自然科学版),2016,44(10):1553~1558

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  • 收稿日期:2015-07-30
  • 最后修改日期:2016-08-25
  • 录用日期:2016-06-17
  • 在线发布日期: 2016-11-04
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