【摘 要】
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路段平均行程时间是城市交通管理部门、交通行业部门制定调度方案及管控预案的重要信息依据。为了能够有效利用低频采样GPS数据,实现路段平均行程时间的精确估计,本文提出一
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助,项目批准号:Y107034
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路段平均行程时间是城市交通管理部门、交通行业部门制定调度方案及管控预案的重要信息依据。为了能够有效利用低频采样GPS数据,实现路段平均行程时间的精确估计,本文提出一种基于模糊C均值聚类的路段平均行程时间估计方法:首先利用改进地图匹配算法,对低频采样浮动车数据进行预处理,将路段的上下游交叉口详细分析,准确估计车辆经过路段交叉口的时刻,通过两交叉口的时差计算单车路段行程时间;然后基于模糊C均值聚类(FCM)方法,将某时段的单车路段行程时间分成快、中、慢速三类,利用各类的聚类中心和分类后数据,按一定的权值,估计平均路段行程时间。计算结果表明:平均行程时间估计值与实测值比较接近,能够满足城市城市交通管理部门、交通行业部门的需求。
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