基于低频GNSS轨迹的转向级城市交通信息精细预测

P208; 利用浮动车GNSS轨迹数据可以实时获取和预测城市交通状态,且覆盖范围广、部署成本低,对自动驾驶路线决策、交通拥堵治理具有重要的支撑作用.现阶段,利用浮动车GNSS轨迹数据预测的信息仅包含路段上的交通速度、状态,而忽略了交叉口内不同行驶方向上的交通流差异;且交通信息准确性受到GNSS采样频率的限制.本文提出一种基于图卷积网络和低频GNSS轨迹数据的转向级交通预测方法:首先,顾及轨迹点间车辆运动模式提出一种排队起始点估计模型;然后,基于对偶图理论构建转向连通关系的图结构;最后,基于图卷积网络提出一种顾及转向时空模式的交通预测模型.试验结果显示,本文方法能准确地获取和预测转向级交通速度、...

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Bibliographic Details
Published in测绘学报 Vol. 50; no. 11; pp. 1469 - 1477
Main Authors 方孟元, 唐炉亮, 杨雪, 胡淳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉430079%中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074 01.11.2021
Subjects
GNSS轨迹;图卷积网络;数据挖掘;短时交通预测;转向级
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Summary:P208; 利用浮动车GNSS轨迹数据可以实时获取和预测城市交通状态,且覆盖范围广、部署成本低,对自动驾驶路线决策、交通拥堵治理具有重要的支撑作用.现阶段,利用浮动车GNSS轨迹数据预测的信息仅包含路段上的交通速度、状态,而忽略了交叉口内不同行驶方向上的交通流差异;且交通信息准确性受到GNSS采样频率的限制.本文提出一种基于图卷积网络和低频GNSS轨迹数据的转向级交通预测方法:首先,顾及轨迹点间车辆运动模式提出一种排队起始点估计模型;然后,基于对偶图理论构建转向连通关系的图结构;最后,基于图卷积网络提出一种顾及转向时空模式的交通预测模型.试验结果显示,本文方法能准确地获取和预测转向级交通速度、排队长度信息,交通预测准确性全面优于基准方法.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2021.20210252