Deriving traffic demand patterns from historical data
Visualitza/Obre
9574373.pdf (852,4Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/15813
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2012
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The development and decreased cost of technology and communications have brought about a huge increase in the availability of traffic data. With every passing day, traffic management centers must deal with an increased amount of detailed data. Once the real time use of these data is complete, they must be stored for long periods of time. In this long term context, the vast amount of raw data is meaningless, which is a clear example of data asphyxiation. Traffic management centers must aggregate and synthesize the data in order to extract the maximum knowledge from them. Pattern classification is a way to deal with this issue. Traditionally, traffic demand patterns have been easily constructed using ad hoc methods, where “experience” is their main attribute. These procedures lack the required rigor to support current needs in terms of planning and operational management. The present paper proposes a method to systematically derive traffic demand patterns from historical data. The method is based on the cluster analysis technique, and allows the inclusion of preexistent knowledge, which eases the interpretation and practical use of the results. The proposed pattern classification procedure is applied to five years of hourly traffic volumes on a Spanish highway. The obtained results prove the validity and utility of the method to accurately summarize the seasonal and daily characteristics of traffic demand.
CitacióSoriguera, F.; Rosas, D. Deriving traffic demand patterns from historical data. A: Transportation Research Board Annual Meeting. "Proceedings of the 91st Transportation Research Board Annual Meeting". Washington D.C.: 2012, p. 1-18.
Versió de l'editorhttp://amonline.trb.org/
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
9574373.pdf | 852,4Kb | Accés restringit |