数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析

来源：交通运输系统工程与信息杂志2019年第2期北京时间：

作者：韦伟，刘岭，彭其渊，陈绍宽

单位：1. 西南交通大学 交通运输与物流学院，成都 610031；2. 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，北京 100073；3. 北京交通大学 交通运输学院，北京 100044

摘要：为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性，充分发挥海量交通流数据的潜在价值，克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的 “失真”问题，本文在交通流实测数据的基础上，建立改进的 PLS-STAR模型对偶发拥堵的时空传播结构进行描述，并提出偶发拥堵的直接和间接时空传播效应两种概念对拥堵的时空传播影响进行刻画，从而构造了一种数据驱动的偶发拥堵时空传播效应评估方法.通过北京路网的案例研究发现，路网服务水平的降低，更大程度来源于拥堵传播的间接影响而非直接取决于突发的交通量增加，因此，通过控制拥堵传播来提升城市路网的服务水平仍具有巨大潜力.

关键词：智能交通,偶发拥堵,数据驱动,时空建模,传播特性

基金资助：国家重点研发计划/National Key R & D Program of China(2017YFB1200700).