本文關(guān)鍵詞：多源數(shù)據(jù)融合的道路旅行時(shí)間估計(jì)方法研究　出處：《公路交通科技》2014年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：旅行時(shí)間作為交通系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù),可以為交通誘導(dǎo)系統(tǒng)和出行者路徑選擇提供決策建議。利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行旅行時(shí)間的估計(jì)是智能交通系統(tǒng)運(yùn)行的重要支撐。利用基于同一路段的3種檢測(cè)數(shù)據(jù),提出相應(yīng)的權(quán)重分配模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行多源檢測(cè)數(shù)據(jù)的融合以獲得融合后的旅行時(shí)間。對(duì)比研究了基于多斷面檢測(cè)器的旅行時(shí)間的2種推算方法:速度累進(jìn)和速度平均。利用北京市典型道路數(shù)據(jù)對(duì)這2種融合技術(shù)的融合效果進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果顯示,多源數(shù)據(jù)融合可以提高旅行時(shí)間估計(jì)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Travel time is the key parameter of transportation system. It can provide decision advice for traffic guidance system and traveller path selection. Estimation of travel time using multi-source data is an important support for intelligent transportation system. Three kinds of detection data based on the same section of road are used. The corresponding weight distribution model and neural network model are put forward to fuse the multi-source detection data to obtain the travel time after fusion. Two calculating methods of travel time based on multi-section detector are compared and studied. By using the typical road data of Beijing, the fusion effects of these two fusion techniques are compared and analyzed. The results show that multi-source data fusion can improve the accuracy of travel time estimation.
【作者單位】： 清華大學(xué)交通研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71361130015)
【分類(lèi)號(hào)】：U491.1
【正文快照】： lw為獲取實(shí)時(shí)的道路交通流信息,近年來(lái)各城市在道路上鋪設(shè)了大量的交通流數(shù)據(jù)采集設(shè)備,而由于各類(lèi)檢測(cè)器的特性差異,斷面采集設(shè)備、移動(dòng)采集設(shè)備種類(lèi)的綜合應(yīng)用使得目前對(duì)于同一路段的交通流狀況往往有超過(guò)一種檢測(cè)方式。不同的檢測(cè)設(shè)備采集的數(shù)據(jù)類(lèi)型不同,同時(shí)在不同的情況

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1426943