【摘 要】
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基于某城市卡口自动识别车牌数据,运用CUPRITE模型,构建城市道路的宏观基本图,研究探测车占有率和交通拥挤程度对宏观基本图估计精度的影响.通过取样路段上、下游匹配的车牌
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院 ,湖南长沙,410114苏州市运输管理处 ,江苏苏州,215008;
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基于某城市卡口自动识别车牌数据,运用CUPRITE模型,构建城市道路的宏观基本图,研究探测车占有率和交通拥挤程度对宏观基本图估计精度的影响.通过取样路段上、下游匹配的车牌数量,调整探测车占有率.研究结果表明:探测车占有率越高,宏观基本图估计精度越高.当探测车占有率取10％ 时,宏观基本图的估计精度为95.9％,可替代理想的宏观基本图.因此,考虑到实际路网中数据采集、传输及处理的成本,将10％ 作为探测车占有率的最小参考值.用高峰期与平峰期的密度估计比值来构建盒图,发现高峰期密度估计观测值的离散度较低,宏观基本图的估计更准确.宏观基本图为高效地管理城市交通提供了一种有效的方法.
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