基于融合技术的道路交通状态判别模型

摘要：

为了提高道路交通状态判别精度,提出基于浮动车检测与感应线圈融合技术的道路交通状态判别模型.该模型包括3部分:1)浮动车模块:利用安装在出租车上的GPS定位设备得到道路3部分的行程时间;2)感应线圈模块:利用安装在道路上的感应线圈以及交通信号参数得到道路的行程时间; 3)数据融合模块.利用神经网络将以上两模块的结果作为输入从而提高道路交通状态判别的精度.该文利用7 000多辆装有GPS模块的出租车、100个安装在广州市主要道路口上的固定检测器以及广州市电子地图,对提出的模型进行了试验,试验结果表明该模型是有效的,50个数据的均方误差为0.1s.

关键词：交通状态判别、浮动车、数据融合、神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TU491;TP301(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金50578064;华南农业大学校科研和教改项目2006K017;深圳大学校科研启动基金自然科学类200721

在线出版日期：2007-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1822-1825