Resetid är en viktig prestationsåtgärd för transportsystem, och spridning av resetidsinformation kan hjälpa resenärer att fatta tillförlitliga resebeslut såsom vägval eller avgångstid. Eftersom de trafikdata som samlas in i realtid återspeglar de tidigare eller nuvarande förhållandena på vägbanan, bör en prediktiv restidsmetod användas för att få fram den information som ska spridas. En viktig del av litteraturen använder sig dock antingen av antagande om omedelbar restid och sammanfattar restiden för vägsegmenten vid resans starttid, eller använder statistiska prognosalgoritmer för att förutsäga den framtida restiden. Denna studie drar nytta av de grundläggande trafikflödena (t.ex. Shockwave analys och flaskhals identifiering), och använder sig av både historiska och realtid trafikinformation för att ge resetid förutsägelse. Den metodiska ramen för detta tillvägagångssätt omfattar i tur och ordning en algoritm för identifiering av flaskhalsar, sammanslagning av trafikdata i trafiksystem med liknande egenskaper, utveckling av stokastiska trängselkartor för klustererade data och en algoritm för onlinesökning av trängsel, som kombinerar historisk dataanalys och realtidsdata för att förutsäga erfarna restider vid resans början. De experimentella resultaten baserade på data från loopdetektorn på kaliforniska motorvägar visar att den föreslagna metoden ger lovande restidsprognoser under varierande trafikförhållanden.
Mer nyligen, Yildirimoglu och Geroliminis REF partition historiska data från loop detektorer på kaliforniska motorvägar i kluster med liknande egenskaper baserat på de trafikmönster som observerats på vägen.
Experienced travel time prediction for congested freeways
{'venue': None, 'journal': 'Transportation Research Part B-methodological', 'mag_field_of_study': ['Economics']}