利用出租车历史轨迹数据预测城市路网旅行时间

摘要

出行时间数据是评价城市交通服务水平的重要数据源,尤其适用于出行者信息系统(advanced traveler information systems,ATIS)中的出行规划和出行路线管理.出行时间预测是智能交通系统(ITS)的重要功能,准确预测出行时间能为出行者提供出行参考,提高出行效率,缓解交通拥堵,还能为交通管理提供重要支撑.本文提出了基于历史出租车轨迹数据的出行时间预测方法，较好地对各种影响因素进行识别，并用人工神经模型对出行时间进行预测，清晰反映城市交通的通行规律和城市出行者的出行模式。未来的研究工作将集中于出行时间预测的精度和广度，建立更完善的出行时间预测模型。