交通流建模与预测

22/27交通流建模与预测第一部分交通流建模的基本原理 2第二部分交通流宏观模型的研究进展 5第三部分交通流微观模型的应用领域 8第四部分交通流预测方法的优缺点 10第五部分实时交通流预测技术发展 13第六部分交通流仿真模型的效能评估 16第七部分交通流管理中的建模与预测 19第八部分智能交通系统中的交通流建模与预测 22

第一部分交通流建模的基本原理关键词关键要点交通流建模的基本特点

1.抽象和简化：交通流建模通过抽象交通系统，将复杂的世界简化为可管理的数学模型，剔除不必要的细节。

2.预测性：交通流模型的目标是预测交通状况，包括流量、速度和拥堵程度，为交通管理和规划提供依据。

3.动态性：交通流模型可以动态地模拟交通状况的变化，考虑时间、空间和外部因素的影响，以反映现实世界的复杂性。

交通流建模的分类

1.宏观模型：从整体角度描述交通流，不考虑单个车辆的行为，适用于大区域或长距离的交通分析。

2.中观模型：介于宏观模型和微观模型之间，以小群体或流的形式描述交通流，考虑部分车辆的行为，适用于中等规模的交通分析。

3.微观模型：描述单个车辆的行为，考虑驾驶员的心理、车辆性能和道路几何等因素，适用于局部或细微的交通分析。

交通流模型的构建步骤

1.数据收集与分析：收集交通流量、速度、拥堵等数据，并进行分析，确定相关性、趋势和模式。

2.模型选择：根据研究目的、可用数据和交通系统的特点，选择合适的交通流模型类型。

3.模型校准和验证：通过调整模型参数，使其预测结果与实际观测数据相符，验证模型的准确性和可靠性。

交通流预测的方法

1.时间序列分析：利用历史交通数据，预测流量或速度等交通变量随时间的变化趋势。

2.回归分析：建立交通变量与影响因素之间的关系模型，预测交通状况的变化。

3.机器学习：利用机器学习算法，从历史数据中学习交通流的复杂规律，进行预测。

交通流建模在交通规划中的应用

1.交通需求分析：预测交通量和出行模式，为交通基础设施规划和管理提供依据。

2.交通影响评估：评估新道路或交通政策对交通状况的影响，制定缓解措施。

3.交通管理优化：优化交通信号配时、道路几何和交通信息系统，提高交通效率，减少拥堵。交通流建模的基本原理

交通流建模是通过建立数学模型来描述和预测交通流行为的过程，它在交通规划和管理中具有重要作用。交通流建模的基本原理包括：

1.交通流的基本特征

交通流的基本特征包括：

*流量：单位时间内通过特定断面的车辆数量

*速度：车辆在特定时间段内行驶的平均距离与时间的比率

*密度：单位长度道路上车辆的数量

2.交通流动力学

交通流动力学描述了交通流的基本运动规律，主要包括：

*连续性方程：描述了交通流在空间和时间上的变化情况，即流量等于密度乘以速度。

*运动方程：描述了车辆加速和减速的运动过程，通常采用跟驰模型或加速度方程表示。

3.交通流建模方法

交通流建模方法主要分为两类：宏观模型和微观模型。

*宏观模型：利用统计或数学方法描述交通流的整体特征，如速度、流量和密度。常见模型有流体力学模型、细胞自动机模型等。

*微观模型：模拟个体车辆的运动行为，如跟驰模型、车辆跟随模型等。

4.模型参数校准和验证

交通流模型建立后，需要通过实际观测数据进行参数校准和验证，以确保模型的准确性。校准方法包括：

*手动校准：通过人工调整模型参数，使模型输出与观测数据尽可能接近。

*自动校准：利用优化算法自动调整模型参数，使模型输出与观测数据之间的误差最小化。

5.模型应用

交通流模型在交通规划和管理中具有广泛的应用，包括：

*交通需求预测：预测特定区域或道路网络的未来交通需求。

*交通影响评估：评估交通规划措施对交通流的影响。

*交通管理和控制：设计和优化交通信号和道路定线，以改善交通流效率。

*智能交通系统：为驾驶者提供实时交通信息，并实现交通管理的自动化。

6.交通流建模挑战

交通流建模仍然面临一些挑战，包括：

*数据质量和可用性：准确的观测数据对于模型校准和验证至关重要。

*模型的复杂性和计算成本：微观模型精度高，但计算成本高；宏观模型精度低，但计算成本低。

*交通流的随机子和不确定性：交通流受各种随机因素影响，如驾驶行为和事件发生。

*模型的可移植性：开发的模型不一定适用于其他交通环境。第二部分交通流宏观模型的研究进展关键词关键要点主题名称：基于实时数据的交通流预测

1.利用多源传感器（如摄像头、雷达、GPS）收集实时交通数据，构建高精度、动态的交通流模型。

2.采用机器学习和深度学习算法，分析交通数据中复杂的时空关系，预测未来交通流状态。

3.开发可扩展、可泛化的预测框架，以适应不同交通网络和时间尺度的预测需求。

主题名称：多模式交通流建模

交通流宏观模型的研究进展

1.传统的交通流宏观模型

传统的交通流宏观模型主要包括交通流基本特征模型、交通流速度-密度模型、交通流流量-密度模型。

*交通流基本特征模型：描述交通流的基本特征，例如平均速度、交通流密度、交通流率。

*交通流速度-密度模型：描述交通流速度与交通流密度之间的关系。常见的模型有：格林斯希尔德模型、皮尔斯模型、哈登模型等。

*交通流流量-密度模型：描述交通流流量与交通流密度之间的关系。常见的模型有：埃文斯模型、拉姆模型、维特模型等。

2.基于复杂性理论的交通流宏观模型

基于复杂性理论的交通流宏观模型将交通流视为复杂系统，研究其自组织、分形、临界现象等特性。

*自组织模型：认为交通流系统具有自组织的能力，能够在没有外部控制的情况下形成有序结构。

*分形模型：认为交通流系统具有分形特性，具有自相似性和尺度不变性。

*临界现象模型：研究交通流系统中的临界现象，例如堵塞的形成和消散。

3.基于人工智能技术的交通流宏观模型

基于人工智能技术的交通流宏观模型利用人工智能技术，例如机器学习、深度学习等，对交通流数据进行处理和分析，建立更准确、更智能的交通流模型。

*机器学习模型：利用机器学习算法对交通流数据进行建模，预测交通流状态。

*深度学习模型：利用深度学习算法对交通流数据进行特征提取和学习，建立更复杂的交通流模型。

4.多尺度交通流宏观模型

多尺度交通流宏观模型将交通流系统从微观、中观到宏观多个尺度进行建模，研究不同尺度之间的相互作用。

*微观尺度模型：建立个体车辆的运动模型，研究个体车辆的相互作用。

*中观尺度模型：建立交通流群体的运动模型，研究交通流群体的交互行为。

*宏观尺度模型：建立交通流宏观特征的模型，研究交通流宏观状态的变化。

5.动态交通流宏观模型

动态交通流宏观模型考虑交通流系统随着时间变化的动态特性，建立时间依赖性的交通流模型。

*连续时间模型：以连续时间为自变量建立交通流模型，描述交通流状态的连续变化。

*离散时间模型：以离散时间为自变量建立交通流模型，描述交通流状态在离散时间点上的变化。

6.结合传统方法和新兴技术的混合模型

结合传统方法和新兴技术的混合模型将传统交通流宏观模型与基于复杂性理论、人工智能技术、多尺度建模、动态建模等新兴技术相结合，建立更加全面、准确的交通流宏观模型。

7.应用前景

交通流宏观模型的研究进展为交通系统规划、管理和控制提供了重要支撑，具有广泛的应用前景。

*交通系统规划：利用交通流宏观模型预测未来交通流需求，为交通系统规划提供依据。

*交通管理：利用交通流宏观模型分析交通流状况，优化交通管理措施。

*交通控制：利用交通流宏观模型预测交通流变化，实现交通控制系统的智能化。

*交通安全：利用交通流宏观模型分析交通流安全风险，制定交通安全对策。第三部分交通流微观模型的应用领域关键词关键要点交通流微观模型的应用领域

交通流量模拟

1.评估交通系统性能，如平均延迟、排队长度和通过量。

2.优化信号时序和道路几何形状，以提高交通流效率。

3.预测交通状况，告知驾驶者并规划应急措施。

交通控制

交通流微观模型的应用领域

交通流微观模型广泛应用于交通工程和规划的各个方面，以下是其主要应用领域：

1.交通微观模拟：

*评估交通系统性能，包括拥堵水平、出行时间和延误。

*确定交通瓶颈和改进对策。

*设计和优化交通管制系统，例如信号灯配时和车道管理。

*测试不同交通管理策略和政策的影响。

2.驾驶行为建模：

*分析驾驶员行为，包括车道选择、跟驰行为和反应时间。

*开发先进的驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）。

*评估道路设计和交通管理措施对驾驶员行为的影响。

3.车辆动力学建模：

*预测车辆在不同驾驶条件下的运动轨迹。

*设计和评估主动安全系统，例如防抱死制动系统（ABS）和电子稳定控制（ESC）。

*开发车辆模拟器和训练工具。

4.交通安全分析：

*评估交通事故风险并识别热点区域。

*开发安全对策，例如道路几何改进、减速带和安全岛。

*预测交通事故发生率和严重程度。

5.公共交通规划：

*优化公交线路和班次，以提高乘客便利性。

*设计和评估专用公交道和其他快速公交系统。

*模拟公共交通系统对道路交通的影响。

6.步行和骑自行车设施设计：

*评估步行者和骑自行车者的出行模式和行为。

*设计和优化行人和骑自行车者设施，以提高安全性、便利性和可达性。

*预测步行和骑自行车模式对道路交通和环境的影响。

7.智能交通系统（ITS）：

*实现交通数据的实时采集和处理。

*监测交通状况并触发预警系统。

*提供交通信息和导航服务。

*优化交通管理系统并提高交通效率和安全性。

8.交通规划政策影响评估：

*评估土地利用规划、交通需求管理措施和其他政策变化对交通流的影响。

*预测交通系统未来的需求和性能。

*为交通规划和政策制定提供信息。

9.其他应用：

*评估交通对环境的影响，例如空气污染和碳排放。

*设计和优化紧急响应系统，例如救护车和消防车调度。

*研究交通流的复杂动态，以提高交通系统建模和规划的准确性。第四部分交通流预测方法的优缺点关键词关键要点主题名称：时序预测方法

1.通过时间序列分析数据中的模式和趋势，预测未来流量。

2.适用于具有明确时序规律的交通流数据，如潮汐交通流。

3.常见的时序预测模型包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型。

主题名称：因果关系建模方法

交通流预测方法的优缺点

时间序列方法

*优点：

*简单易行，能够快速预测短期交通流变化。

*对缺失数据的容忍度高。

*适用于数据平稳且具有季节性规律的情况。

*缺点：

*预测精度较低，尤其是对长期趋势的预测。

*无法处理非线性和复杂交通流模式。

空间统计方法

*优点：

*考虑了空间相关性，能够预测交通流在不同位置和时间的变化。

*适用于具有空间异质性的交通网络。

*缺点：

*数据需求量大，需要收集大量空间数据。

*模型复杂，计算量大。

*预测精度受限于数据质量和模型假设。

微观模拟模型

*优点：

*能够详细模拟个体车辆或行人的行为，捕捉交通流的动态变化。

*适用于复杂交通场景，如拥堵、事故和信号控制。

*缺点：

*模型开发耗时且昂贵。

*数据需求量大，需要实时或历史轨迹数据。

*计算量大，需要高性能计算资源。

宏观模拟模型

*优点：

*能够在大规模交通网络上进行快速预测。

*计算量小，适用于实时交通管理系统。

*缺点：

*简化了交通流行为，可能忽略交通流的细微变化。

*预测精度受限于模型假设和边界条件。

神经网络方法

*优点：

*能够处理非线性和复杂交通流模式。

*可以从大量数据中自动学习特征。

*适用于具有时间和空间相关性的交通流预测。

*缺点：

*对数据需求量大，需要大量历史数据进行训练。

*模型复杂，难以解释和调整。

*预测精度受限于训练数据的质量和模型架构。

回归方法

*优点：

*模型简单，易于解释和实施。

*适用于具有线性关系的交通流预测。

*计算量小，适用于实时交通预测。

*缺点：

*无法处理非线性交通流模式。

*预测精度受限于数据的线性假设。

综合评价

短时预测（小于1小时）

*时间序列方法：简单、快速

*神经网络方法：适用于复杂交通流模式

中长期预测（1小时至1天）

*空间统计方法：考虑空间相关性

*宏观模拟模型：快速、大规模

超长期预测（超过1天）

*微观模拟模型：详细、复杂

*回归方法：简单、用于趋势预测

此外，交通流预测方法的优缺点还取决于具体应用场景、数据可用性和计算资源。选择合适的预测方法需要综合考虑这些因素，以达到最佳的预测精度和效率。第五部分实时交通流预测技术发展关键词关键要点【实时交通流预测技术发展】

【深度学习与机器学习】

1.深度神经网络和机器学习算法用于从大数据中学习复杂的交通流模式，提高预测准确性。

2.卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等技术可捕获时空依赖性并识别交通流异常。

3.持续数据收集和模型更新确保预测在动态交通条件下保持准确性。

【大数据与数据挖掘】

实时交通流预测技术发展

一、概述

实时交通流预测是基于当前和历史交通流数据，对未来短时间内的交通流状况进行预测的一种技术。它对于交通管理、出行规划、导航辅助等方面具有重要的作用。

二、传统技术

1.自回归时间序列模型（如ARIMA、SARIMA）

该类模型基于时序数据的统计特性，通过建立自回归方程来预测未来交通流值。然而，此类模型对非线性、非平稳数据的预测效果有限。

2.滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）

滤波算法利用传感器测量数据来更新状态估计值。滤波算法能够处理非线性、非高斯分布数据，但计算开销较大。

三、基于大数据的技术

1.交通流地图匹配

该技术通过将浮动车辆数据与路网拓扑数据匹配，获取车辆的轨迹信息，进而推断交通流状况。

2.交通流数据融合

该技术将来自不同来源（如环路感应器、浮动车辆数据、GPS数据）的交通流数据进行融合，以提高预测精度。

四、机器学习技术

1.神经网络

神经网络是一种非线性模型，能够从复杂数据中学习模式，并用于交通流预测。其代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。

2.支持向量机（SVM）

SVM是一种分类算法，通过寻找超平面来将数据点分隔成不同的类别。SVM也可用于回归任务，进行交通流预测。

五、深度学习技术

1.长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种RNN变体，拥有长时记忆能力，擅长处理序列数据，例如交通流数据。

2.循环卷积神经网络（RCNN）

RCNN将卷积神经网络与RNN结合，能够提取交通流数据的空间和时间特征。

六、其他技术

1.交通流模拟

交通流模拟是一种基于物理模型和交通规则的计算方法，能够生成交通流动态变化的仿真。

2.优化算法

优化算法可用于求解交通流预测模型的参数，提高预测精度。常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法。

七、展望

未来实时交通流预测技术将继续发展，朝着以下方向演进：

1.多源数据融合

融合来自多种传感器和数据源（如交通传感器、摄像头、社交媒体）的交通流数据，提高预测精度。

2.人工智能技术

进一步应用人工智能技术，例如自然语言处理、强化学习，提升预测模型的泛化能力和鲁棒性。

3.交通流预测时空一体化

将交通流预测与时空信息结合，考虑交通流的空间分布和时间演变，提高预测的时空准确性。

4.实时预测与控制一体化

将实时交通流预测与交通控制策略相结合，实现交通管理的实时优化，提高交通效率和安全。第六部分交通流仿真模型的效能评估关键词关键要点模型效能评估的指标

1.准确性指标：衡量模型预测值与观测值之间的吻合程度，如均方根误差、平均绝对误差。

2.稳定性指标：考察模型在不同运行条件或参数变化下的鲁棒性，如敏感性分析、稳健性测试。

3.运行效率指标：评估模型的计算速度和资源消耗，如运行时间、内存占用率。

模型标定的原则和方法

1.标定数据的选择：选择具有代表性且无噪声的观测数据，以确保标定的准确性。

2.参数估计技术：采用合适的数学优化算法，如梯度下降或贝叶斯推断，来估计模型参数。

3.模型验证策略：使用独立的数据集对标定后的模型进行验证，以评估其预测能力。

仿真结果的解读和应用

1.结果的可视化：使用图表、动画或仪表盘等方式直观地呈现仿真结果，便于决策者理解。

2.交通状况分析：通过分析仿真结果，识别瓶颈、改善流量模式和优化交通管理策略。

3.影响评估：评估交通政策或基础设施变化对交通流的影响，为决策制定提供依据。

仿真模型的改进和优化

1.模型细化：根据仿真结果和领域知识，对模型结构、参数或假设进行调整和改进。

2.综合仿真：结合不同类型的仿真模型，如微观仿真和宏观仿真，以提高预测精度。

3.机器学习集成：利用机器学习技术，增强模型的预测能力和适应性。

与其他交通分析工具的集成

1.与地理信息系统（GIS）集成：将交通流仿真模型与GIS数据整合，提供空间可视化和分析能力。

2.与交通工程软件集成：与交通信号优化软件或交通影响分析工具集成，以支持综合交通规划和管理。

3.与其他交通预测模型集成：将交通流仿真模型与需求预测模型相结合，以提供更全面的交通分析。

交通流仿真模型发展的趋势和前沿

1.实时仿真：利用传感器数据和机器学习算法，实现交通流的实时预测和仿真。

2.多模式仿真：考虑不同交通方式（如汽车、公共交通、步行）之间的交互作用，以提供更全面的仿真。

3.无人驾驶车辆仿真：模拟无人驾驶车辆对交通流的影响，为自动驾驶汽车的发展提供支持。交通流仿真模型的效能评估

介绍

交通流仿真模型的效能评估是验证和量化模型准确性、可靠性和有效性的关键步骤。评估模型效能有助于识别模型的优势和劣势，并为改进模型提供指导。

评估方法

交通流仿真模型效能评估通常采用以下方法：

1.定性评估

*专家验证：由交通流专家对模型的逻辑、结构和实施进行审查，提供定性反馈。

*利益相关者参与：收集来自交通管理者、规划人员和公众的意见，以了解模型的适用性和可用性。

2.定量评估

*校准和验证：将模型与观测数据进行比较，调整模型参数以改善匹配度。

*敏感性分析：探索模型输入参数的变化对模型输出的影响。

*误差分析：比较模型预测和观测值的误差，识别模型存在的偏差和不足。

*统计检验：利用统计方法评估模型预测的准确性、可靠性和有效性。

评估指标

用于评估交通流仿真模型效能的常见指标包括：

*平均绝对误差(MAE)：预测值与观测值之间的绝对误差的平均值。

*均方根误差(RMSE)：预测值与观测值之间平方误差的平方根的平均值。

*R²(决定系数)：预测值和观测值之间协方差与变量方差之比。

*P值(显著性水平)：统计检验得出的p值表示模型预测与观测值差异的统计显著性。

评估步骤

交通流仿真模型效能评估通常遵循以下步骤：

1.定义评估目标和标准。

2.选择适当的评估方法和指标。

3.收集和准备用于评估的数据。

4.进行评估并分析结果。

5.得出结论并提出建议。

案例研究

表1展示了某一交通流仿真模型的定量评估结果。

|指标|值|

|||

|MAE|3.5|

|RMSE|5.2|

|R²|0.82|

|P值|0.01|

结果表明，该模型在预测交通流方面表现良好，平均绝对误差较小，决定系数较高，统计检验结果显示模型预测与观测值具有统计显著性。

结论

交通流仿真模型的效能评估对于确保模型的准确性、可靠性和有效性至关重要。通过采用适当的评估方法和指标，可以对模型进行全面的评估，识别其优势和劣势，并为改进模型提供指导。定期进行效能评估对于保持模型的有效性和实用性至关重要。第七部分交通流管理中的建模与预测关键词关键要点主题名称：交通流预测技术

1.数据驱动模型：利用历史交通流数据建立预测模型，如时间序列分析、机器学习算法。

2.物理模型：基于交通流理论和交通规则建立预测模型，如Lighthill-Whitham-Richards模型、流体力学模型。

3.混合模型：结合数据驱动模型和物理模型的优势，兼顾数据和理论信息。

主题名称：实时交通流监测

交通流管理中的建模与预测

建模

交通流建模是建立数学模型来描述和模拟交通系统的行为，包括交通流模式、旅行时间和拥堵水平。主要建模方法包括：

*宏观模拟：使用聚合数据（如流量、密度和速度）来模拟大范围的交通网络。

*微观模拟：模拟单个车辆在交通网络中的行为，考虑到车辆类别、驾驶员行为和道路基础设施。

*混合模拟：结合宏观和微观模型的特点，在不同空间和时间尺度上模拟交通流。

预测

交通流预测是对未来交通流模式和拥堵水平的估计，对于规划、设计和运营交通系统至关重要。预测方法包括：

*时间序列分析：使用历史数据来预测未来趋势，假设过去模式将延续。

*回归模型：基于自变量与因变量之间的关系，建立预测模型。

*神经网络和机器学习：使用复杂算法从数据中学习模式和预测未来交通流。

交通流管理中的应用

交通流建模和预测在交通流管理中具有广泛的应用，包括：

*拥堵管理：识别拥堵热点地区，评估缓解措施的有效性。

*交通规划和设计：设计和优化交通网络，提高容量和流量效率。

*事件管理：预测重大事件（如事故、道路封闭）对交通流的影响，并制定应急计划。

*旅行者信息：提供实时交通信息，帮助旅行者做出知情决策并避免拥堵。

*智能交通系统（ITS）：整合建模和预测技术，实现交通网络的自动化控制和管理。

建模和预测的挑战

交通流建模和预测是一项复杂的任务，面临着以下挑战：

*数据收集和处理：获取和处理准确且全面的交通数据是一项挑战。

*模型校准和验证：模型必须根据观测数据进行校准和验证，以确保其准确性。

*不确定性和波动性：交通流本质上是不可预测的，受天气、事件和驾驶员行为等因素影响。

*计算复杂性：大型和详细的交通流模型在计算上可能非常密集，需要高性能计算资源。

结论

交通流建模和预测是交通流管理中至关重要的工具，用于了解交通系统的行为、预测未来交通流并制定改进措施。通过持续的建模和预测工作，可以提高交通网络的效率、减少拥堵并改善交通安全。第八部分智能交通系统中的交通流建模与预测智能交通系统中的交通流建模与预测

引言

交通流建模和预测是智能交通系统(ITS)的核心组成部分，可用于提高交通网络的效率和安全性。交通流模型可模拟和预测特定时间和地点的交通模式，而预测则可根据历史和实时数据推断未来的交通状况。

交通流建模

交通流模型是对交通网络中车辆运动特征的数学表述，可用于分析和预测交通模式。模型的类型根据其复杂性和所解决问题的类型而有所不同。

宏观模型

宏观模型将交通流视为连续体，使用数学方程来描述其总体特性，例如流量、速度和密度。这些模型适用于大规模交通网络，重点关注交通流的平均行为。

微观模型

微观模型模拟单个车辆的运动，考虑每个车辆的加速、减速和车道变换行为。这些模型更准确，但计算量更大，适用于特定路段或交叉路口。

交通流预测

交通流预测涉及使用模型和数据的技术来推断未来的交通状况。预测方法可以分为两种主要类型：

时序预测

时序预测使用历史数据来预测未来特定时间和地点的交通状况。这些方法包括时间序列分析、神经网络和统计模型。

空间预测

空间预测利用空间关系和实时数据来预测未来特定位置的交通状况。这些方法包括基于位置的预测和高斯过程。

ITS中的交通流建模与预测的应用

交通流建模和预测在ITS中具有广泛的应用，包括：

交通管理

*交通信号优化

*路线引导和动态导向

*事件检测和响应

旅行者信息

*实时交通更新

*推荐路线和出发时间

*公共交通信息

安全

*事故预测

*风险评估

*执法优化

规划和设计

*容量分析和设计

*走廊评估

*土地利用规划

数据和技术

交通流建模和预测需要广泛的数据源，包括：

*交通传感器和摄像头数据

*历史流量和速度数据

*GPS和手机数据

技术

交通流建模和预测借助于各种技术，包括：

*建模软件

*仿真工具

*数据分析算法

*机器学习

挑战

交通流建模和预测面临着许多挑战，包括：

*数据噪声和不确定性

*交通条件的动态性

*模型的复杂性和计算要求

*人为因素的影响

结论

交通流建模和预测对于优化交通网络