城市交通中动态实时预测系统的研究

城市交通中动态实时预测系统的研究

导航系统几乎是车辆的标准配置，传统导航方式只根据道路走向提供导航服务，而实时路况的导航系统能根据实际情况为车辆提供服务，从宏观看可以显著缓解城市道路的拥堵问题，但这需要实时信号的数据支撑。传统导航给定的路径一般是在车辆行驶前给出的，所使用的信息也是设定导航时刻的信息，随着时间的推移，这个信息很可能不适合车辆后续行驶的需要。

静态的道路预测系统根据前一时刻的道路状况预测下一时刻的车流量，但其具有难以实时更新的弊端。动态的道路预测系统适用于车联网状态下的高级导航系统，其在行车过程中会根据实时的车流状态进行路径修改。给出两个预测模型：①根据初始时刻的网络交通密度确定行车路线；②通过实时的数据更新选择道路。试验结果表明，两种模型都可以节省车辆行驶时间，最高可以节省70%的时间，对于实时性的路径优化效果更好，降低了路径预测的错误。通过对比，实时的道路预测方式可以最大限度地减少行车时间。

目前采用的线路优化设备是车载式的。如果采用动态的道路预测，则需要获取大量的道路密度信息，宜采用分布式处理方式，以加快处理速度。根据选择时间间隔定期进行路径更新，如果间隔时间过长，就无法根据实时的道路状况进行路径优化；如果间隔时间过短，新的道路数据变化幅度不大，更新也就变得没有意义。

网址：http://jwcn.eurasipjournals. com/content/2014/1/85

作者：Zilu Liang et al

编译：张聪