基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2018年第4期北京时间：

作者：赵文忠，耿立艳，梁毅刚，张占福

单位：1. 河北曲港高速公路开发有限公司，河北 保定 071000；2. 石家庄铁道大学 经济管理学院，石家庄 050043； 3. 石家庄铁道大学 四方学院，石家庄 051132

摘要：随着高速公路的不断发展，交通信息逐渐呈现多元化，而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别，对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响，选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标，结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法，提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型，以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示，该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果，是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.

关键词：公路运输,高速公路,多维数据,服务水平,实时判别

基金资助：国家自然科学基金(青年)/ National Natural Science Foundation for Young Scholars of China(61503261)；河北省高等学校青年拔尖人才计划项目/Young Talents Program of Higher School of Hebei Province (BJ2014097).