基于信息融合的交通信息采集研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文基于信息融合的交通信息采集研究姓名：郭璘申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：方廷健20070401中国科学技术大学博士论文摘要智能交通系统(ITS)作为一个信息化的系统，它的各个组成部分和各种功能都是以交通信息应用为中，tL,展开的，交通信息的质量直接影响着交通系统应用分析的可靠程度。因此，获取实时、全面、准确的道路交通信息是实现城市交通智能化的关键，也是ITS成功实施的重要前提和基本保障。本文以交通信息采集为应用背景，针对目前城市道路交通信息难以实现实时全面准确采集的问题，从信息融合的角度，对交通信

2、息融合、交通信息预测以及FCD算法等问题进行了深入系统的研究。全文的主要工作包括以下几个方面：1)信息融合技术的理论基础研究。从系统的角度对信息融合技术的基础理论进行了研究，重点研究了信息融合技术作为一种系统思维方式的理论知识，这些知识是构成信息融合技术的基础。其主要内容包括信息融合的融合层次、功能模型、结构模型以及数学模型。2)基于FCD的城市道路交通信息采集研究。提出了一种基于FCD的城市道路车流速度估计算法，并应用到城市道路大规模交通信息采集中。首先，介绍了速度估计算法，它采用了一种改进的弧段Dijkstra路径寻优算法，在图的弧段．弧段

3、存储结构中考虑了城市路网限制性交通信息的表达，并将路网的一些先验信息引入弧段关系结构中，提高了搜索效率和准确性。然后，通过地面跑车实验给出了算法的评价结果和讨论。最后，介绍了算法在城市路网进行大规模交通信息采集的应用效果。3)基于证据理论和Kalman滤波的交通信息融合研究。首先介绍了基于联合Kalman滤波的GPs／DⅣMM／BB组合导航信息融合方法，用于提高GPS定位的精度和完整性。通过组合导航信息融合，既能解决城区存在车辆导航“盲区”问题，又能提高车辆导航系统的定位精度。然后，提出了一种基于证据理论和最小二乘支持向量机(LS．SVM)的信

4、息融合方法，通过融合地感线圈所采集的交通流量信息，全面提高FCD系统交通速度信息采集的准确性和完整性。该方法从历摘要史速度数据和流量数据中提取关联规则和可信度矩阵，并进行回归分析得到速度．流量曲线的临界速度参数，在此基础上通过证据理论进行信息融合。4)基于径向基函数(R13F)神经网络的交通信息融合预测研究。首先提出了RBF神经网络一种两步学习算法：遗传．梯度算法(GeneticGradientAlgorithm。GGA)，用于RBF0；己adigBasisFunction)神经网络的学习，在此基础上建立了基于时间相关和空间相关的RBFNN交通

5、信息融合预测模型，并应用到交通速度信息预测中。GGA算法充分利用了遗传算法(GA)的全局优化能力和梯度下降算法的局部搜索能力，一方面加快了网络的收敛速度，另一方面优化了网络结构，并在一定程度上提高了网络的推广能力。关键词：智能交通系统：交通信息采集；信息融合：路径寻优；浮动车辆数据；证据理论；Kalman滤波；径向基函数神经网络：遗传算法；梯度算法Il中国科学技术大学博士学位论文AbstractIntelligenttransportationsystem(iTs)isallinformation—basedsystem，whereeachsu

6、b-systemanditsfunctionattachmostimportancetotheapplicationoftrafficinformation，Asaresult，thevalidityofITSdependshi曲lyonthequalityoftrafficinformation．Tocollectreal—time，aIl—around，andaccuratetrafficinformationiSthekeyofmakingurbantransportationintellectualizedandtheimportant

7、premiseofimplementingITSsuccessfully．Thisdissertationmakesresearchesontheinformationfusionofurbantrafficinformation．Severalrelatedresearchworks．suchasFCD(FloatingCarData)algorithmandtrafficinformationpredictionete．，havebeenstudiedinthisdissertationaswell．Themainworksinthethe

8、sisareintroducedasfollows：1．Tostudythebasictheoryofinformationfusiontechnol