基于机器学习的城市快速路速度 密度关系模型 论文

为进一步提高速度-密度关系模型的精度以及更加精确刻画当前道路交通流动态变化特性，采用基于机器学习的方法对北京市三环路实测数据进行分析。首先对道路实测数据进行预处理，再采用层次聚类法确定不同交通流相位临界密度，最后利用传统速度-密度模型、BP神经网络以及局部加权回归进行对比分析并建立分相位的道路交通流速度-密度关系模型。

在这一过程中，BP神经网络发挥了关键作用。如果对BP神经网络模型感兴趣，您可以进一步了解基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型以及BP神经网络模型与学习算法，这些资源详细探讨了如何构建和优化该模型，并提供了丰富的案例研究。层次聚类作为一种有效的分类方法，其应用不仅限于交通流研究。了解更多关于机器学习层次聚类的详细内容，可以帮助您深入理解其在其他领域的应用。

利用现场实测数据对模型进行测试，结果表明：采用层次聚类可以为每个相位计算出更准确的分界点；与传统模型相比较，采用基于机器学习的方法为每个相位估计速度-密度关系模型能够获得更高的精度。对于对模型的优化与改进，了解BP算法优化可以提供更多有用的见解。这种分相位的模型建立方法相比于基本图论的传统方法，更能准确捕捉动态交通流的变化趋势，进一步提升了研究的科学性与实用性。