张纯
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市“科技创新行动计划”教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 基于GIS和超效率DEA方法的常规公交线路评价
- 随着我国城市化和机动化的进展，城市机动车保有量呈几何级数增长，城市交通拥堵日趋严重，优先发展公共交通已上升为国家层面的策略。而当前我国多数公交出行率较低，与欧美等发达国家的大城市相比还有着较大差距。如何提高城市公交吸引力...
- 张纯
- 关键词：公交线路公共交通GIS技术DEA方法
- 基于驾驶人路径选择偏好的OD行程时间预测方法被引量：9
- 2016年
- 以广东省深圳市3 000余辆浮动车近300万组数据为基础,以地理信息系统技术为主要工具,以最具代表性的深圳市福田区与罗湖区为研究区域,确定了不同起讫(OD)点扩展半径。以浮动车唯一编号进行地图匹配,根据确定的研究区域与扩展半径,获取了浮动车OD路径与行程时间。确定了驾驶人在进行路径选择时的时间与空间偏好,建立了基于路径选择偏好的OD行程时间预测方法。以平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差为指标,对基于最短路径、最快路径与偏好路径的3种行程时间预测方法进行比较。比较结果表明:与基于最短路径的预测方法相比,采用提出方法的平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差分别降低了66.51%、61.24%、61.47%;与基于最快路径的预测方法相比,采用提出方法的平均绝对百分比误差、均方根相对误差与最大相对误差分别降低了63.64%、59.70%、58.99%,因此,采用基于驾驶人路径选择偏好的OD行程时间预测方法可以显著提高OD行程时间的预测精度。
- 孙健张颖张纯
- 关键词：地理信息系统地图匹配浮动车数据
- 基于季节模型及Kalman滤波的道路行程时间被引量：7
- 2014年
- 道路行程时间是影响城市交通出行行为的重要因素。当前大多数出行时间研究基于路段进行,假设驾驶人沿着理想最短路径或最快路径行驶,难以对交叉口排队延误等相关时间参数进行精确估计。针对城市任意OD间的出行时间进行分析,采用Kalman滤波方法,利用历史数据对总行程时间进行有效预测。鉴于总行程时间分布存在比较明显的周期性特点,单一Kalman滤波算法难以反映出这种周期性,引入基于季节模型的Kalman滤波算法进行建模和优化。最后,利用深圳浮动车2011年12月连续3d的数据进行实证。研究结果表明:相对于传统的SARIMA模型及普通Kalman滤波算法,优化模型同时考虑总行程时间分布的周期性和时变性,具有较小误差及更好的拟合度;所得预测时间的平均绝对误差(MAE)分别在传统SARIMA模型及普通Kalman滤波算法结果基础上降低了37%和52%,其余误差指标,如均方根误差(RMSE)及最大相对误差(MRE)均有较大下降,从而证明了研究模型的有效性。
- 孙健张纯陈书恺薛睿彭仲仁
- 关键词：交通工程城市交通浮动车数据
