TY -的A2 -张,音AU -杨,Senyan AU - Ning, Lianju AU - Cai, Xilong盟——刘,明宇PY - 2021 DA - 2021/01/18 TI -动态网络交通流时空的因果关系分析基于传递熵和滑动窗口方法SP - 6616800六世- 2021 AB -传感器和通信技术的迅速发展,大量的时空累积流量数据,提供大数据的特点。潜在的信息和规律的交通状态进化可以从巨大的交通流时间序列中提取数据,并应用于智能交通系统。本研究提出了一种动态时空的因果关系建模方法分析交通大规模道路网络的因果关系。传递熵算法是用来检测网络流量状态的时空的因果关系的基础上,广泛的流量时间序列数据,可以测量的数量和方向信息的传播。结合高斯核密度估计和滑动窗口方法提出了计算熵和构造动态时空转移因果关系图基于因果关系的显著性检验。指标的影响系数,影响系数,定义输入学位,和输出程度来评估不同路段交通状态的因果相互作用和识别的关键道路和现有道路网络的潜在瓶颈。实验结果基于现实世界的交通传感器数据表明,时变交通因果关系图的结构;不同路段交通因果之间的互动在高峰时间比,在非高峰时间的时间;和关键路段可以被识别,主要是位于主干道的路口,进行大流量的收敛性和色散。SN - 0197 - 6729你2021/6616800 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/6616800——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER