基于时间序列挖掘的交通流预测与拥堵传导模型研究

With the acceleration of urbanization and the rapid development of China's economy, the amount of city vehicles increases sharply. As a consequent, traffic congestion and travel difficulty has become a desease in modern city. Traffic congestion in the trafic network presents the conduction characteristics of radiation phenomenon, this is similar to the thermodynamic heat conduction effect in natural world. Congested roads tend to transfer the congestion to other adjacent sections. The process of conducting maintain certain paths and shows regularity which has not been throughly studied before. This study aims to extract congestion conduction model from time perspective; establish an early warning system based on the congestion prevention mechanism; improve the construction plan of the road network by removing the irrational parts; so as to enhance traffic efficiency; reduce the probability of congestion occurance;assist the study of traffic jams forming mechanism. Thus, it has important significance to the development of the intelligent transportation services.. This study uses an innovative time related traffic analysis algorithm to study the traffic flow thus builds the congestion conduction rule model. It will build the congestion conduction prediction model using data mining techniques in order to achieve the purpose of promoting the the ITS service technology to the development of intelligent, diversified and specialized system.

随着我国社会经济的快速发展和城市化进程的加快，城市机动车的保有量急剧增多，交通拥堵已经成为现代城市病。如果能提前预知交通流，尤其是预测交通拥堵的具体状况，就能更高效的支持交通导航和服务系统的功能，完善智能交通系统的建设。交通拥堵在道路网络中呈现向四周放射的传导特性，拥堵路段倾向于将拥堵传导到其他相邻路段。该传导的过程有一定的路径和规律性，这种特性部分类似于热传导效应。本研究将从时间角度对拥堵传导建模研究，并基于此建立拥堵预警防治机制，从而提升交通效率，减少拥堵出现机率，并研究交通拥堵形成机理，完善道路路网建设规划中不合理的部分，进而对改进智能交通服务有着重要的研究意义。. 本研究以创新交通实时分析算法、研究交通流预测与交通拥堵传导规律的时间序列数据挖掘为目的，采用时间序列数据挖掘技术建立交通拥堵传导预测模型，以推动智能交通领域服务技术向智能化、多样化和专业化发展。

随着我国社会经济的快速发展和城市化进程的加快，城市机动车的保有量急剧增多，交通拥堵已经成为现代城市病。如果能提前预知交通流，尤其是预测交通拥堵的具体状况，就能更高效的支持交通导航和服务系统的功能，完善智能交通系统的建设。交通拥堵在道路网络中呈现向四周放射的传导特性，拥堵路段倾向于将拥堵传导到其他相邻路段。该传导的过程有一定的路径和规律性，这种特性部分类似于热传导效应。本研究从时间角度对拥堵传导建模研究，并基于此建立拥堵预警防治机制，从而提升交通效率，减少拥堵出现机率，并研究交通拥堵形成机理，完善道路路网建设规划中不合理的部分，进而对改进智能交通服务有着重要的研究意义。.本研究以创新交通实时分析算法、研究交通流预测与交通拥堵传导规律的时间序列数据挖掘为目的，采用时间序列数据挖掘技术建立交通拥堵传导预测模型，以推动智能交通领域服务技术向智能化、多样化和专业化发展。本研究同时也进一步延展了原理论框架，从通勤者行为，交通政策效应评价，城市功能区设置等因素角度出发深入探讨了交通需求，交通流量的变化传导规律。