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《多源检测器的交通数据融合研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第15卷第3期道路交通与安全V0l_15NO.32015年6月Jun.2015DOI:10.13986/j.cnki.jote.2015.03.008多源检测器的交通数据融合研究史岩,董宏辉。,张瑜,单庆超,刘锴(1.北京交通大学交通运输学院,100044北京;2.北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,100044北京)摘要:为缓解城市交通拥堵、实时反映城市的交通状况,需要通过获取路网交通流参数来获取交通状态.随着对交通流速度数据需求的全面性、有效性、准确性要求的提高,由某一种检测器获取的速度数据已经
2、满足不了实际需求.利用信息融合技术将多源检测器采集到的交通流数据进行处理,应用数据神经网络法、回归分析法对数据进行融合,得到更加丰富且质量更高的交通信息,从而在交通运营管理中为决策者提供有效的数据支持.通过对本文提出的交通流参数获取技术及数据融合方法进行验证,本文的方法可行,结果可信.关键词:数据融合;神经网络法;回归分析;多源数据中图分类号:x951文献标志码:B文章编号:1008—2522(2015)03-35-06Multi.sourceTraficDetectorDataFusionResearchSHI
3、Yan,DONGHong.hui一,ZHANGYu。,SHANQing.chao一,LIUKai,(1.SchoolofTrafficandTransportation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;2.BeijingEngineeringResearchCenterofUrbanTrafficInformationIntelligentSensingandServiceTechnologies,Beijing100044,China)Abstract
4、:Inordertoalleviateurbantrafficcongestion,itisnecessarytoobtainroadwaynetworktrafficflowparameterstoestimatethetrafficconditions.Single-detectordatamaynotbesufficienttoobtainacomprehensive,effective,accurateandhighqualitytrafficflowdata.Theneuralnetworkandreg
5、ressionanalysisdatafusionmethodsareemployedtoexpanddatasourcesaswellasimprovedataquality.Themulti-sourcedetectordatacanprovidefoundamentalsupportfortrafficmanagement.AnempiricalanalysisisconductedusingBeijingurbanexpresswaytrafficflowparametersacquisitiontech
6、nology.Theresuhsshowthattheproposeddatafusionmethodisfeasibleandcanprovidereliabledatasources.Keywords:datafusion;neuralnetworkmethod;regressionanalysis;multi-sourcedata通管理者提供可靠的参考数据.多源检测器的交0引言通信息经过数据融合以后能得到更加真实可靠的交随着汽车保有量的提升,城市交通拥堵状况也通信息,为交通运营管理提供有力的支持.日益严重⋯
7、.通过获取交通状态,能够反映城市交为了更好地服务于交通管理、控制和诱导,多检通的实时状况.交通流速度是最能反映交通流特性测器对交通流速度进行检测已成为必然.利用信息且较容易获得的一个交通流参数.通过使用检测器融合技术将多源检测器采集到的交通流速度数据用获取交通流速度能很好地反映交通状态,从而为交数据融合的方法得到更加丰富且高质量的交通信收稿日期:2015.03-27.基金项目:国家科技支撑计划课题(2014BAGO1B02).作者简介:史岩(198O一),女,工学学士,助理工程师,研究方向为交通管理,E-mail
8、:buchidou@163.com36道路交通与安全息,提高交通的机动性、安全性和有序化.Y=p0+Ll+卢22+(1)数据融合的加工对象是不同来源的速度数据,式中,卢。、卢。、JB:是模型的参数;为误差项.而数据融合的核心则是数据的协调优化和综合处式(1)表明:Y为、的线性函数与误差项理.在交通流速度采集中进行融合是十分必要的,的和.误差项反映了除自变量之外的随机因素对
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