同济大学学报(自然科学版)

2020, v.48(07) 1016-1022

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
Estimating Traffic Volume Based on Sampling Expansion Technique and GeographicallyWeightedPoisson Regression

荆毅;林航飞;

摘要(Abstract):

提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。

关键词(KeyWords): 交通流量估计;不均匀样本;地理加权泊松回归;扩样;悉尼协调自适应交通系统(SCATS)

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(71734004)

作者(Author): 荆毅;林航飞;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享