Trafikstockningar i städer har olika typiska egenskaper under påverkan av olika förhållanden, såsom olika veckodagar, semester och väder osv. Det är nödvändigt att fastställa sambanden mellan trafikstockningar och de faktorer som påverkar, när vi genomför makroskopiska analyser av orsakerna till trafikstockningar. Baserat på trafikprestandaindex (TPI), ett dynamiskt makroskopiskt index som visar hela områdets trängselintensitet som utvecklades 2007, identifieras typiska trängselmönster med hjälp av klustermetoden. En jämförande analys görs om att fastställa regler för olika klusterindex. TPI-mönsterkurvorna härleds och verifieras under kombinationer av datum, policy för hantering av transportefterfrågan, semester, väderförhållanden och så vidare, beroende på den faktiska trafikstatusen. Analys- och kontrollresultaten visar att den metod som används i detta dokument är effektiv och genomförbar. TPI-mönster visar att trafikstockningar har inneboende egenskaper som är primära och nödvändiga för transportansvariga. Detta dokument lägger grunden för prognoser om trafikstockningar, tidig varning och proaktiv minskning av trafikstockningar.
I REF mäts trafikstockningarnas intensitet med trafikprestandaindexet (TPI).
Study on Traffic Congestion Patterns of Large City in China Taking Beijing as an Example
{'venue': None, 'journal': 'Procedia - Social and Behavioral Sciences', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}