城市道路未来车速预测模型研究
交通行为分析的模型与方法研究
交通行为分析的模型与方法研究交通行为是一个复杂且多样化的现象，它涉及到人类、车辆、道路以及环境等多个因素的相互作用。
对交通行为进行深入分析，有助于优化交通规划、提高交通安全、改善交通拥堵等问题。
为了更好地理解和预测交通行为，研究人员提出了各种模型和方法。
一、交通行为的特点和影响因素交通行为具有不确定性、随机性和动态性等特点。
人们的出行决策往往受到多种因素的影响，例如出行目的、出行时间、出行费用、个人偏好以及交通状况等。
此外，社会经济因素、地理环境和政策法规也会对交通行为产生重要影响。
二、常见的交通行为分析模型（一）微观模型微观模型主要关注个体车辆和驾驶员的行为。
其中，跟驰模型用于描述车辆在跟驰状态下的行为，如驾驶员如何根据前车的速度和距离来调整自己的车速。
换道模型则研究驾驶员在何种条件下会选择换道以及如何进行换道操作。
（二）宏观模型宏观模型将交通流视为一个整体，通过流量、速度和密度等宏观变量来描述交通流的特性。
例如，流体动力学模型将交通流类比为流体，用连续性方程和动量方程来分析交通流的变化。
（三）中观模型中观模型介于微观和宏观模型之间，它通常以车队或路段为研究对象，既能反映个体车辆的行为，又能体现交通流的整体特征。
三、交通行为分析的方法（一）调查方法通过问卷调查、访谈和现场观测等手段收集交通行为数据。
问卷调查可以了解出行者的出行习惯和偏好；访谈能够深入探究出行决策的原因；现场观测则能直接获取车辆和行人的实际行为信息。
（二）仿真方法利用计算机仿真软件构建交通系统模型，模拟不同条件下的交通行为。
仿真方法可以在不实际实施交通措施的情况下，预测其效果，为交通规划和管理提供参考。
（三）数据驱动方法随着大数据技术的发展，越来越多的交通数据被收集和分析。
通过对海量的交通数据进行挖掘和分析，如利用车牌识别数据、手机定位数据等，可以发现交通行为的规律和模式。
四、模型和方法的应用领域（一）交通规划帮助规划人员预测未来交通需求，合理规划道路网络和公共交通设施的布局。
基于不同运行车速预测模型的道路安全性评价
黑龙江交通科技
ＨＥｌＯＮＧＪＡＮＧ Ｉ Ｌ ｌ ＪＡＯＴ ＯＮＧ ＥＪ Ｋ Ｉ
Ｎ０ １ ２ ０ ． ２。０ ８
（ ｕ ｏ１８ Ｓ ｍ Ｎ ．７）
基 于不 同运 行 车速 预 测模 型 的道 路安 全 性 评价
周 宏敏
（ 同济大学交通运输工程学院 ）
摘 要： 运用中国公路安全性评价 指南 、 Ｉ Ｍ、 间视距 、Ｎ 以及行 车动力 学 等不 同的运 行车速 预测模 Ｉｓ 空 ｝Ｄ ＡＮ 型， 对某高速公路 进行 了线形设计 的道路 安全性评 价 ， 比分 析 了不 同模 型的评 价结果 ， 提 出了相关改善 对 并
安全性 的建议 。 关键词 ： 运行 车速 ； 安全性评价 ； 指南 ； Ｄ 空 间视距 ； Ｎ 行车动力学 Ｉ Ｍ； ＨＳ Ａ Ｎ；
中图分类号 ：４２ Ｕ ９
１ 引 言
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ｏ — ３３ ２ｏ ）２ ０６ 一 ４ １ ８ ３８ （０８ １ — ｌ３ ｏ ０
２ １ 我 国的公路项 目安 全性评价指南 ．
线形条件 方程
＿９ ≤ ｃ ＜ ％ ： ＝１ ２ ｏ一 ０ ．１
随着中国高速公路里程不 断增 加 ， 道路交通安全 问题逐
平曲线位 于纵坡 ： 平曲线位 于纵坡 ： 平曲线 位于竖 曲线底部 平曲线位于视距受限的竖曲线顶部
＿ ％ ≤Ｇ＜ ％ ． ４ ｏ
＝ｌ ５ ９ ０ ． ８一
目前‘ 指南＞ 全国各大设 计院推 广运用 。根据 曲线半 在 渐突出 ， 这使得道路 安全性评 价与改善成为 中国 目 前公 路建 径和纵坡坡度 的大小将 整条 路线划 分为直线 段 、 坡段 、 纵 平 设 的一 大热点 。道路安全审计 的详细 内容包 括道路线形 、 道 曲线段和弯坡组合段等若干个分 析单元 ， 中平曲线段 和弯 其 路路况 、 运行车速等多方 面内容 。其 中 ， 由于 运行 车速综 合 坡组 合段 再细分为人 口段 （ 一曲、 一 和 出口段 （ 一 直 曲 曲） 直 反 映了驾驶员对来 自道路 、 通以及 自然环境等信息在驾驶 曲、 一曲） 交 曲 四种情况 ， 个单元 的起 、 每 终点 为预测运行速度 行 为上 的具体表现 ， 大量研究表 明运行车速与道路安全有着 线形 特 征 点 。纵 坡 坡 度 小 于 ３ 的 直 线 段 和 半 径 大 于 ％ 必然的联系 ： 车速绝对值越大 、 车辆间 的速度差越 大、 车速 与 ｌ ｏ 的大半径 曲线 自成 一段 ； ｏｍ ０ 其余 小半径 曲线段 和纵坡 平均车速相差越 大、 相邻 路段 的车速 差越 大 ， 应路 段 的事 坡度 大于 ３ 、 相 ％ 坡长大 于 ３ ｏｍ 的纵 坡段 以及 弯坡组 合段 ， ０ 故率越高 ， 且事故较 严重。可见 ， 行车速 的预测对 于道路 作为独立 单元 分别进行运行速度 测算 ； 运 当直线段位于两 小半 安全评价极为重要。 径曲线段 之间 ， 且长度 小 于临界值 ２ｏｍ时 ， 直线视 为 ０ 则该 ２ 国内外 代表性评价模型介绍 短直线 ， 车辆在此路段 上的运行 速度保持不变。 ． ＨＤ 国内外对运 行车车速 的预测进行 了大量 的研究 ， 国 目前 ２ ２ 美 国的 Ｉ Ｓ Ｍ 方 法 外 比较有代 表性 的成果包 括 ： 国的 ｍｓ Ｍ 方法 ， 美 Ｄ 国内 的研 ＩＳ Ｍ的车速一致 性模 型是根据 来 自 国六个洲 的大 ＨＤ 美 究成果主要是＜ 公路项 目安全性评价指南＞ 的推广应用， 此 量 山区公路线形 和运行 车速 的调查数据建立 的回归模型 ， 以 外 同济大学道路安全 与环境 研究所 对运行 车速 还尝试 进行 预测运行车速 （ 见表 １ 。然后检 查预 测车速 与设计 车速 的 ） 了基于空间视距 、 人工神经网络 以及行 车动力 学等方面的相 差值 以及相邻 曲线段 车速差 值 ， 以评价线形设计 。 关研究。 表 ｌ 美国双车道山 区公路的小客车运行车速预测
交通流量预测算法及其应用
交通流量预测算法及其应用随着城市化的不断推进，交通拥堵已经成为人们日常生活中的一个普遍问题。
如何解决拥堵问题成为了各大城市政府与交通管理部门重要的工作内容。
交通流量预测算法便成为了一种有效的解决方案。
本文将从交通流量预测算法的原理、常用方法以及应用等方面进行探讨。
一、交通流量预测算法的原理交通流量预测算法是通过采集原始数据，利用数据挖掘和机器学习等技术，进行数据分析、处理，建立适合实际情况的统计模型和预测模型，提供交通拥堵状况分析和预测信息，为城市交通管理决策提供科学依据。
交通流量预测算法主要基于以下原理：1.数据采集时间、空间、车流量、车速、车型、车辆类型、车道标识等数据都是交通流量预测的基础。
常用的数据采集方式包括人工计数、视频监控、车载传感器等。
2.数据处理由于交通数据比较庞大、复杂、多变，数据处理是交通流量预测的关键。
数据处理的过程中需要对数据进行处理、清洗、筛选等加工处理，剔除干扰因素，提取有用的信息。
3.建立模型建立预测模型是交通流量预测的核心内容。
根据数据分析的结果，建立数学模型可以精准预测交通流量，常用的方法包括时间序列模型、神经网络模型、回归分析模型等。
4.预测结果分析通过对预测结果进行分析，可以定位交通瓶颈，深入了解交通流量波动原因，制定更为科学合理的交通管理措施。
二、常用交通流量预测算法1.时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列分析技术的交通流量预测模型，它是通过对过去一段时间内的交通流量进行分析建模，进而预测未来的交通流量。
时间序列模型通常采用ARIMA模型，自回归加移动平均模型，能够很好地预测短时间内的交通流量变化。
2.神经网络模型神经网络模型是通过构建一个具有多层隐含节点的神经网络，来建立交通流量预测模型。
常用的神经网络模型如BP神经网络、RNN神经网络，由于其具有叠加性、自适应性，可以对高维数据进行处理，因此被广泛用于交通流量预测中。
3.回归分析模型回归分析模型是建立一种有关交通流量与影响因素之间的函数关系，通过对影响交通流量的各种因素进行分析，建立回归函数，进而对未来的交通流量进行预测。
基于视觉信息的高速公路运行车速预测模型
第３ ５卷第 ７期 ２０ ０７年 ７月
同 济 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｏ Ｊ Ｕ ＩＥ ＳＴ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳ ＩＮ Ｅ Ｏ Ｒ Ａ ＦＴ ＮＧＩ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ（ Ａ Ｕ Ａ ＣＥ Ｃ ）
Ｖ０ ．５ Ｎｏ ７ １３ ．
中图分类号 ： ４２ ３ Ｕ １ ．６ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ２ ３ ７Ｘ（０ ７ ０ ０ ５ —３ ４ ２ ０ ）７—０２ —０ ９９ ６
Ｖｉｕ ｌＩｆ ｍ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｅ ｗ ａ ｐ ａ ｉｇ Ｓｐ ｅ ｓ ａ ｎｏｒ ｔｏ — ｓ ｄ Ｆｒ ｅ ｙ Ｏ ｅｒ ｔｎ ｅ ｄ
２ Ｓｈ ｏ ｏ ｌｃ ｏ ｉ ｄＩｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉ ， ｏ 西ｉ ｉｖｒｉ ，Ｓ ａｇ ￣ ２ １ ０ ，Ｃ ｉａ ．ｃｏｌ ｆ ｅｔ ｎｃ ａ ｎｏｍａｉ ｎ ｉｅｒ Ｅ ｒ ｓｎ ｏ ｇ ｎ Ｔｎ Ｕｎ ｅｓｙ ｈ ｈ ０ ８４ ｈｎ ） ｔ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｆｖ ｓ ｎ，ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｅ ｏ ｃ ｐ — ｓ ａ ｉｌ ｉ ｈ — ｉ ａ ｃ ｓ ｒ ｃ ：Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｔ ｒ ｓｏ ｉ ｏ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｐ ｓｓ ａ ｎ ｖ ｌｃ ｎ ｅ ｔ ｐ ｔ ｇ ｔｄ ｓ ｎ ｅ ａ ｓ ｔ
Ｈｉ ｗ ｙＳｆｔ ｅｉ ｄ （ 、Ｍ） 有相近的预测结果 ， ｇ ａ ａｅｙＤ ｓ ｎＭｏａ Ｉ Ｄ 具 ｈ ｇ ｌ 并且在 自由流状态下 ， 以空问视距 Ｓ为基础 的运行车 速预测模型与实际情况有较 的相关性 ．
关键词 ： 运行车速 ； 道路安全 ；车速预测 ； 视觉信息 ；空间视 距
Ｊ１ ２ ０ ｕ． ０ ７
基于交通大模型的实时道路状态预测与感知
基于交通大模型的实时道路状态预测与感知摘要：交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，通过对海量交通数据进行实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理、道路规划和出行服务等提供支持。
道路状态预测方法包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤。
道路状态感知方法包括传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等。
这些方法可为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息。
关键词：交通大模型；道路状态预测；道路状态感知；数据处理和分析引言随着城市交通的不断发展和增长，道路交通管理和规划变得愈发重要。
为了提高交通系统的效率和运行质量，准确预测和感知道路的交通状态成为一项关键任务。
交通大模型结合了大数据和人工智能技术，通过对海量交通数据的实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理部门提供决策支持。
本文将讨论道路状态预测和感知方法，包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤，并介绍传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等方法。
这些方法的应用将为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息，有助于提升城市交通系统的整体效率和运行质量。
一、交通大模型的概述交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，它通过对海量交通数据进行实时分析和处理，以实现对交通状态的精准感知和预测。
这种模型的出现，为城市交通管理、道路规划、出行服务等方面提供了有力支持，有助于提升交通系统的整体效率和运行质量。
在交通大模型中，实时道路状态预测与感知是一项核心功能。
它通过对道路上的车辆、行人、交通信号等各类数据进行实时采集和分析，以及对历史交通数据的挖掘和学习，实现对未来一段时间内的道路交通状态的预测。
这种预测可以帮助交通管理部门提前了解交通拥堵、事故等风险，从而采取针对性的措施进行干预和调控，确保道路交通的安全和顺畅。
二、道路状态预测方法（一）收集道路交通数据并进行清理和预处理在预测道路状态时，首先要做的是收集相关的道路交通数据。
基于多源数据的交通流量预测模型研究
基于多源数据的交通流量预测模型研究在当今社会，交通流量的准确预测对于城市规划、交通管理以及公众出行都具有至关重要的意义。
随着信息技术的不断发展，多源数据的获取变得日益便捷，为交通流量的预测提供了更丰富、更全面的信息支持。
基于多源数据的交通流量预测模型研究逐渐成为交通领域的热门课题。
多源数据包括但不限于以下几种类型。
首先是传感器数据，如道路上的环形检测器、微波检测器等设备所采集的实时车速、车流量等信息。
这些数据能够直接反映道路的使用状况，但由于检测设备的覆盖范围有限，可能存在数据缺失的情况。
其次是视频监控数据，通过摄像头获取道路上的车辆图像，经过图像处理技术可以提取车辆的数量、类型等信息。
不过，视频监控数据的处理较为复杂，且受天气、光照等因素的影响较大。
再者是移动终端数据，如手机的定位信息、车载导航数据等。
这些数据能够反映出行者的轨迹和出行习惯，但数据的准确性和隐私保护是需要重点关注的问题。
此外，还有公交卡数据、出租车轨迹数据等，它们都从不同的角度为交通流量的预测提供了有价值的线索。
在利用多源数据进行交通流量预测时，面临着诸多挑战。
首先是数据的融合问题。
由于不同来源的数据格式、精度、采集频率等存在差异，如何将这些数据有效地融合在一起，以获得全面、准确的交通状态信息是一个关键难题。
其次是数据的噪声和异常值处理。
实际采集到的数据可能存在误差、缺失或异常值，需要采用合适的方法进行清洗和修复，以保证数据的质量。
另外，交通系统是一个复杂的动态系统，具有非线性、时变性和不确定性等特点，传统的预测方法往往难以准确描述其内在规律。
为了解决上述问题，研究人员提出了各种各样的预测模型和方法。
一种常见的方法是基于统计学的模型，如时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析方法通过对历史数据的分析，建立数据的时间依赖关系，从而进行预测。
回归分析则通过建立交通流量与其他相关因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学关系来预测未来的流量。
建立城市交通拥堵预测模型
建立城市交通拥堵预测模型交通拥堵是大城市面临的重要问题，它会严重影响人们的出行效率和生活质量。
针对交通拥堵问题，我们可以通过建立交通拥堵预测模型来预测交通瓶颈、拥堵路段等，为城市交通管理提供科学参考。
本文将介绍建立城市交通拥堵预测模型的相关方法、技术和应用。
一、数据源建立交通拥堵预测模型需要大量的数据，需要从多个角度来收集数据，例如：1. 道路基本信息：包括道路名称、长度、车道数、车速等；2. 车辆数据：包括车型、车速、驾驶员等级、驾驶员用车时间段等；3. 交通事件数据：包括事故、建筑物施工、车祸、天气等；4. 其他数据：包括公交数据、地铁数据等。
这些数据需要建立足够的安全保障，并保持数据更新。
二、建立预测模型的方法建立交通拥堵预测模型需要从多个方面来考虑，例如道路基本信息、车辆数据、交通事件数据等，一般采用以下方法来建模：1. 基于灰度关联度分析建模通过灰度关联度分析算法来分析和处理交通数据，利用数据的相关度来预测交通拥堵情况。
这种方法的优点是对数据量要求不高，且容易实现。
2. 基于神经网络建模利用神经网络来建模，通过大量的数据训练神经网络，其学习能力和自适应性可以一定程度上处理不同交通信息，以更准确地预测交通拥堵情况。
3. 基于统计分析建模利用基本概率论和统计分析来分析交通数据，预测可能出现的交通拥堵情况。
这种方法的优点是对数据量要求不高，更加适合对小型城市的交通预测。
三、应用场景交通拥堵预测模型可以应用在如下场景：1. 交通规划：城市交通规划需要依据未来交通发展的趋势、车流量预测等，在规划新道路、交通节点等工程方案时进行预测分析。
2. 交通管理：当交通管制发生意外时，可以通过交通拥堵预测模型进行路段的预测分析，决策交通调整方案，以减少市民出行压力。
3. 交通指导：城市交通管理部门可以利用该模型实时指导交通信息分发，通知车主选择后续出行路径以及选择出行时间段，以避开拥堵路段，减少交通拥堵。
四、潜在缺陷1. 数据不准确：建立预测模型必须依据实际数据和场景来建模，如果数据不准确，则会使模型出现误差，影响到预测精度。
基于深度学习的交通流量预测与可视化方法研究
基于深度学习的交通流量预测与可视化方法研究近年来，随着城市交通的不断拥堵，交通流量预测与管理变得越来越重要。
为了解决这一问题，基于深度学习的交通流量预测与可视化方法逐渐成为研究的热点。
深度学习是一种机器学习的方法，通过建立多层神经网络来模拟人脑的学习过程。
它的出现为交通流量预测与可视化带来了新的机会和挑战。
传统的交通流量预测方法主要基于统计学模型，如ARIMA模型、SARIMA模型等，但这些模型往往无法应对复杂的交通流量变化模式。
而基于深度学习的方法可以自动地学习和提取交通数据中的复杂特征，从而更准确地预测交通流量。
基于深度学习的交通流量预测方法主要包括以下几个步骤。
首先，收集并清洗交通数据，包括交通流量、车速、路况等。
然后，构建深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以自动地学习交通数据中的时序依赖关系和非线性特征，从而更好地预测未来的交通流量。
最后，通过可视化技术将预测结果呈现给用户，帮助他们更好地理解和分析交通状况。
与传统的交通流量预测方法相比，基于深度学习的方法具有以下几个优势。
首先，它可以自动地学习和提取交通数据中的复杂特征，无需手工设计特征。
其次，它可以处理大规模的交通数据，并且具有较好的扩展性和泛化能力。
此外，基于深度学习的方法还可以结合其他数据源，如天气数据、社交媒体数据等，提高交通流量预测的准确性。
然而，基于深度学习的交通流量预测方法也存在一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的训练数据才能达到较好的效果。
其次，模型的训练和调优过程较为复杂，需要一定的专业知识和经验。
此外，深度学习模型的运行时间较长，不适用于实时交通流量预测。
综上所述，基于深度学习的交通流量预测与可视化方法在解决城市交通拥堵问题上具有重要的应用价值。
随着深度学习技术的不断发展和完善，相信这一方法在交通领域的应用将会越来越广泛。
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城市道路未来车速预测模型研究
发表时间：
2019-02-22T15:28:43.943Z 来源：《防护工程》2018年第33期 作者： 宋瀛 周佳
[导读] 经济的发展，城镇化进程的加快，道路车俩逐渐增多。车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据，对智能车辆安全辅助驾驶及动
力系统控制等研究有着重要意义。
天津市市政工程设计研究院
天津 300000
摘要：经济的发展，城镇化进程的加快，道路车俩逐渐增多。车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据，对智能车辆安全辅助驾驶
及动力系统控制等研究有着重要意义。准确的预测城市道路未来车速情况能够帮助解决城市交通拥堵问题。道路的车速受到许多因素的影
响，例如天气、节假日、区域位置等等。本文就城市道路未来车速预测模型展开探讨。
关键词：交通拥堵；预测模型；道路
引言
交通拥堵是一种常见的现象，在许多城市中这已经成为一种城市病。交通拥堵直接造成了城市的整体运转效率降低，间接的导致了经
济损失。根据中国交通部发表的数据显示，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的
20%，相当于每年国内生产总值损失5-8%，
每年达
2500亿元人民币。如果可以准确预测道路未来的车速，那么在拥堵发生之前就可以采取预防措施来帮助解决拥堵问题。
1
基于人工神经网络的车速预测
神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。其具有很强的鲁棒性、记
忆能力、非线性映射能力及自学习能力，因此在车速预测这类复杂的领域被经常采用。采用将每半小时划分为一个时刻的分类方法将车速
数据分为
30个时刻，然后将某天某一时刻的车速数据输入径向基网络来预测未来5min的平均车速。用支持向量机（SVM）和神经网络以
150s
的历史轨迹数据对车辆行驶的工况及未来路况进行预测，预测时长为50s。先通过车联网获取车辆当前交通状况下的平均车速情况，
然后使用人工神经网络预测路段的平均速度，最后将预测的平均速度与当前车辆融合，对预测的平均车速进行修正。
2
基于回归方法的车速预测
式中：ｙ为预测值；珔ｙ为平均值。
3
基于贝叶斯算法的车速预测
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络。基于概率推理的贝叶斯网络是为了解决不定性和不完整性问题而提出
的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在多个领域中被广泛应用。预测交通信息的短期预测模型，在每个
链路与一些可能影响未来路况的休闲节点采用贝叶斯网络，同时利用训练数据集的高斯混合模型获得贝叶斯网络的联合概率密度。贝叶斯
模型对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练；其对缺失数据不敏感，且算法也比较简单，常用于文本分类。但是
它需要计算先验概率，且分类决策存在错误率，对输人数据的表达形式很敏感。
4
预测特征的选择
同一天中未来某时段的运行速度受到上一个时段及上几个时段运行速度的影响。在一周内，工作日某一时段的运行速度受到前几个工
作日该时段运行速度的影响。空间上，由于路网的连通性，上游道路的运行速度会影响到下游道路的速度。反过来，下游道路交通阻塞也
会影响上游道路车辆的运行速度。因此，某一路段下一个时段的运行速度不仅与该路段当前时段的速度及历史速度有关，同时也与其上下
游路段当前时段的速度及历史速度有关。基于上述考虑，在对速度进行短时预测时，不仅仅考虑当前路段当前时段及前几个时段的运行速
度，还考虑了该路段上下游、和上周同一天的当前时段和前几个时段的运行速度。某路段在
t+T时段的运行速度如公式（1）所示：
其中：Ea表示驾驶员实际期望车速；E0表示驾驶员理论期望车速；n表示车道数影响修正系数；η表示车道宽影响修正系数；γ表示路
肩宽影响修正系数；
fp表示驾驶员条件影响修正系数；fv表示车辆条件影响修正系数。
5.1
驾驶员理论期望车速（E0）
驾驶员理论期望车速是一个理论值，是指驾驶员在理想的道路交通条件下所采取的汽车行驶速度。理想路况条件即车流为自由流状
态，车道数为双向
4车道，车道宽度和路肩宽度分别为3.75m和2.5m。在本文中，通过实验预测驾驶员理论期望车速E0为120km/h。
5.2
车道数影响修正系数（n）
由期望车速的单因素模拟实验结果分析可知，车道数与驾驶员期望车速存在相关关系。当双向车道数小于6车道时，驾驶员的会感到
驾驶空间不充足，期望车速会随之减小。当双向车道数大于
6车道时，驾驶员可以获得足够的驾驶空间，在这种情况下，与双向6车道相
比，车速几乎保持不变。因此期望车速与车道数是分段函数关系，具体关系如下：
其中N为双向车道数。
5.3
车道宽影响修正系数（η）
车道宽这个因素对于期望车速的影响较大。当车道宽度小于3.75m时，车辆行驶自由度受到限制，期望车速降低。当车道宽度大于
3.75m
时，车辆行驶自由度提高，期望车速增大，随着车道宽度的继续增加，车速略有提高或者几乎保持不变。这是因为由于受到车辆本
身性能的限制，车道宽即使再增加，期望车速也不可能再提高。因此期望车速与车道宽是分段函数关系，具体关系如下：
其中Wb为车道宽，m。
5.4
路肩宽影响修正系数（γ）
驾驶员的期望车速也会受到右侧道路路肩宽度的影响。在行驶过程中，小于1m的路肩宽度会让驾驶员产生约束感，且驾驶员的约束感
会随着路肩宽的继续减小而加大，期望车速也会随之减小。当路肩宽大于
1m时，驾驶员在行驶过程中的安全感会增加，期望车速略有提高
或者几乎保持不变。因此路肩宽与期望车速也是分段函数关系，具体如下：
其中Ws为路肩宽，m。
结语
车辆的行驶受多种因素的影响，如道路整体通行速度、天气条件、驾驶员操作等。多种因素与车速之间的关系还需进一步的研究并加
人到预测模型中，从而提高网络的预测精度。
参考文献：
［1］李勇.基于出租车GPS数据的城市交通拥堵识别和关联性分析［D］。哈尔滨：哈尔滨工业大学，2016。
［2］郭雪婷，秦艳丽，雷震.基于出租车GPS数据的城市道路拥堵判别［J］。交通信息与安全，2015，31（5）：140-144。