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基于关联路链组的城市路网短时交通流预测模型
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于关联路链组的城市路网短时交通流预测模型

    • Urban road network short-term traffic flow prediction model based on associated road chain group

    • “在城市交通流预测领域，研究者提出了基于密度峰值聚类算法和长短时记忆神经网络的交通流预测模型，北京市路网应用显示模型精度高达95%以上。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第11期 页码：3104-3112
    • 作者机构：

      1.北京工业大学 交通工程北京市重点实验室， 北京 100124

      2.福建省高速公路联网运营有限公司， 福州 350019

      3.北京百度智行科技有限公司 智能交通业务拓展部， 北京 100085

      4.北京市交通委员会， 北京 100161

      5.北京市交通运行监测调度中心， 北京 100161

      6.综合交通运行监测与服务北京市重点实验室， 北京 100161

    • 作者简介：

      翁剑成（1981-），男，教授，博士. 研究方向：智能交通与大数据建模， 交通出行行为.E-mail：youthweng@bjut.edu.cn

      徐海辉（1982-），男，高级工程师，硕士. 研究方向：城市交通治理， 智能交通与信息化.E-mail：xuhaihui@jtw.beijing.gov.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52072011;U1811463);国家重点研发计划项目(2017YFE0134500)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211391    

      中图分类号： U491.14

    • 收稿：2021-12-16，

      纸质出版：2023-11-01

    移动端阅览

  • 翁剑成,魏瑞聪,何寒梅等.基于关联路链组的城市路网短时交通流预测模型[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(11):3104-3112. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211391.

    WENG Jian-cheng,WEI Rui-cong,HE Han-mei,et al.Urban road network short-term traffic flow prediction model based on associated road chain group[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(11):3104-3112. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211391.

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