大数据背景下基于5S的城市交通拥堵评价模型研究

作     者：熊励 杨淑芬 张芸 XIONG Li;YANG Shu-fen;ZHANG Yun

作者机构：上海大学管理学院上海200444 

出 版 物：《运筹与管理》 (Operations Research and Management Science)

年 卷 期：2018年第27卷第1期

页      面：117-124页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：上海市教委科研创新项目:大数据时代城市智能交通信息服务社会民生发展研究(14ZS085) 教育部人文社科项目:带有不确定时间窗的项目资源主动型均衡方法研究(15YJCZH077) 

主　　题：城市交通拥堵 评价模型 深度挖掘 5s理论 

摘      要：近几年来,城市交通拥堵问题日益突出,极大制约了城市发展。在大数据背景下,为了准确掌握交通实时拥堵状况,改善城市交通,便利市民出行,本文深入挖掘城市交通拥堵的影响因素,构建了基于交通5S要素的城市拥堵理论模型,运用径向基函数神经网络方法工具,以上海静安寺、上海站、陆家嘴周围三大拥堵路段的交通数据集为例,验证了该模型的有效性。实验结果表明,由该模型获得的城市交通拥堵预测值与上海实际交通路况具有较好的拟合效果,表明交通5S模型与方法能够准确有效地评价城市交通拥堵。