动态数据驱动的道路交通拥挤演变预测研究

日益严重的道路交通问题集中表现为交通拥挤，受到广泛关注。对于交通系统这种带有人行为的复杂系统来说，交通拥挤事件的发生和演变，在时、空和状态三个维度上具有明显的随机不确定性。传统静态串行的仿真预测系统方法很难准确实时地适合交通拥挤的"瞬息万变"的特点。.本课题采用动态数据驱动应用系统的思想，研究能适合实时、动态变化数据注入的预测模型，及其高效算法，并根据拥挤演变情况和预测效果进行评估，动态地调整模型和掌控数据的采集，提高预测的有效性和准确性，使模型与监测之间形成反馈，互勉共生地构成一个完整系统。