Resumen

Se propone un modelo de predicción de elección de ruta teniendo en cuenta las características de guiado de los vehículos conectados. Este modelo se propone para evitar el retraso en la publicación de la información de guiado y la planificación de rutas debido a las predicciones de tiempo inexactas de los sistemas de guiado tradicionales. Basándose en el análisis del impacto de diferentes estrategias de guiado de vehículos conectados (VC) en el flujo de tráfico, se presenta un sistema de índices para las características de guiado de los VC. Seleccionando cinco índices de características, se diseña un modelo de predicción de elección de ruta utilizando el modelo logístico. Se establece un escenario de simulación mediante la programación de diferentes agentes para el control del flujo de vehículos y para la adquisición y transmisión de información. El modelo de predicción se valida utilizando el escenario de simulación, y los resultados de la simulación indican que los índices característicos tienen una influencia significativa en la probabilidad de elegir una ruta determinada. El error cuadrático medio (RMSE) medio del modelo de predicción es del 3,19%, lo que indica que el modelo de calibración muestra un buen rendimiento de predicción. En la aplicación del guiado por CV, el índice de penetración puede considerarse un índice opcional en el ajuste del efecto de guiado.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelo de predicción de elección de ruta, índices característicos, modelo de predicción, escenario de simulación, características de guiado cv, media de la raíz media, buen rendimiento de predicción, predicciones de tiempo inexactas, sistemas de guiado tradicionales, características de guiado de vehículos
• Keywords:route choice prediction model, characteristic indexes, prediction model, simulation scenario, cv guidance characteristics, average root mean, good prediction performance, inaccurate timing predictions, traditional guidance systems, vehicle guidance characteristics