本文選題：浮動(dòng)車大數(shù)據(jù) + 數(shù)據(jù)稀疏性　； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)利用實(shí)時(shí)浮動(dòng)車數(shù)據(jù)估計(jì)路段行程時(shí)間時(shí)存在的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題,提出了構(gòu)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以目標(biāo)路段與鄰接路段間的特征關(guān)系為輸入、目標(biāo)路段與鄰接路段行程時(shí)間比值為輸出,利用浮動(dòng)車歷史大數(shù)據(jù)獲取路段之間的交通時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系,繼而用于路段行程時(shí)間的推斷。采用武漢市2014年3~7月的浮動(dòng)車GPS歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,得到的路段行程時(shí)間估計(jì)值的平均絕對(duì)百分比誤差小于25%,證明了所提方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in estimating the travel time of road sections using real time floating vehicle data, a three-layer neural network model is proposed, which takes the characteristic relationship between target sections and adjacent sections as input. The ratio of travel time between target section and adjacent section is output. Using floating vehicle history big data to obtain the temporal and spatial relationship of traffic between sections, and then use it to infer the travel time of road section. The GPS historical data of floating vehicle from March to July of 2014 in Wuhan are used to verify, and the average absolute percentage error of estimated travel time is less than 25, which proves the validity of the proposed method.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃(2013AA122301) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH35B03)~~
【分類號(hào)】：U491

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