聂庆慧 夏井新 张韦华

(东南大学教育部智能运输系统工程研究中心，南京 210096)

先进的出行信息系统与路径诱导系统是交通运营与管理的重要组成部分.行程时间作为其关键参数，能够为交通诱导方案的实施和出行信息的发布提供数据参考.同时，行程时间也是交通状态判别最为重要的指标，是出行者做出出行决策最直观的依据.基于此，国外就高速公路及城市快速路行程时间预测开展了大量的研究工作.目前，我国的行程时间预测研究主要集中于城市道路，但是相关研究还仅仅局限于基于单一数据源的行程时间预测，基于多源交通流数据融合的行程时间预测研究则相对较少.此外现有的行程时间预测方法和模型很多，但各方法和模型的应用相对独立［1-3］，尚未形成行程时间预测的体系框架.针对目前我国智能运输系统数据采集手段的多元化发展趋势，本文在充分吸收国内外现有行程时间预测研究成果的基础上，构建基于多源ITS数据的行程时间预测体系框架，分析和优选行程时间预测过程中的核心模型.

1 行程时间预测体系构建

ITS数据采集是智能交通运营、管理、控制与决策的基础输入数据，根据采集方式的不同，可分为固定式和移动式两大类.固定式交通数据采集设备包括感应线圈、微波、超声波、视频等车辆检测器，而移动式交通数据采集设备则主要包括GPS浮动车(主要装载于出租车、公交车与大型长途……