Resumen

La congestión del tráfico en la región adyacente entre la autopista y la autovía urbana es cada vez más grave. Este artículo propone un método de previsión de la velocidad del tráfico basado en el Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD) y el modelo de Unidad Recurrente Cerrada (GRU) para proporcionar la información necesaria de orientación del tráfico a los viajeros de esta región. En primer lugar, teniendo en cuenta que la velocidad del tráfico por carretera se ve afectada por el estado macroscópico del tráfico, la región adyacente entre la autopista y la autovía se divide en subáreas basadas en el MFD. En segundo lugar, se propone el coeficiente de correlación espacio-temporal para medir la correlación entre subáreas. A continuación, se construye la matriz de datos de velocidad del tráfico regional. En tercer lugar, la matriz se introduce en el modelo de predicción GRU para obtener la velocidad de tráfico prevista. El rendimiento del algoritmo de predicción propuesto se verifica a partir de los datos GPS recogidos en la región adyacente a las autopistas y autovías de Pekín.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:región adyacente, información necesaria para la orientación del tráfico, datos regionales sobre la velocidad del tráfico, método de previsión de la velocidad del tráfico, modelo de predicción gru, estado macroscópico del tráfico, velocidad del tráfico rodado, coeficiente de correlación temporal, mfd, autopista
• Keywords:adjacent region, necessary traffic guidance information, regional traffic speed data, traffic speed forecast method, gru prediction model, macroscopic traffic state, road traffic speed, temporal correlation coefficient, mfd, highway