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《多源檢測器的交通數(shù)據(jù)融合研究.pdf》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第15卷第3期道路交通與安全V0l_15NO.32015年6月Jun.2015DOI:10.13986/j.cnki.jote.2015.03.008多源檢測器的交通數(shù)據(jù)融合研究史巖,董宏輝。,張瑜,單慶超,劉鍇(1.北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院,100044北京;2.北京市城市交通信息智能感知與服務(wù)工程技術(shù)研究中心,100044北京)摘要:為緩解城市交通擁堵、實(shí)時(shí)反映城市的交通狀況,需要通過獲取路網(wǎng)交通流參數(shù)來獲取交通狀態(tài).隨著對(duì)交通流速度數(shù)據(jù)需求的全面性、有效性、準(zhǔn)確性要求的提高,由某一種檢測器獲取的速度數(shù)據(jù)已經(jīng)
2、滿足不了實(shí)際需求.利用信息融合技術(shù)將多源檢測器采集到的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,應(yīng)用數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、回歸分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,得到更加豐富且質(zhì)量更高的交通信息,從而在交通運(yùn)營管理中為決策者提供有效的數(shù)據(jù)支持.通過對(duì)本文提出的交通流參數(shù)獲取技術(shù)及數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行驗(yàn)證,本文的方法可行,結(jié)果可信.關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法;回歸分析;多源數(shù)據(jù)中圖分類號(hào):x951文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B文章編號(hào):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參考數(shù)據(jù).多源檢測器的交0引言通信息經(jīng)過數(shù)據(jù)融合以后能得到更加真實(shí)可靠的交隨著汽車保有量的提升,城市交通擁堵狀況也通信息,為交通運(yùn)營管理提供有力的支持.日益嚴(yán)重?
7、.通過獲取交通狀態(tài),能夠反映城市交為了更好地服務(wù)于交通管理、控制和誘導(dǎo),多檢通的實(shí)時(shí)狀況.交通流速度是最能反映交通流特性測器對(duì)交通流速度進(jìn)行檢測已成為必然.利用信息且較容易獲得的一個(gè)交通流參數(shù).通過使用檢測器融合技術(shù)將多源檢測器采集到的交通流速度數(shù)據(jù)用獲取交通流速度能很好地反映交通狀態(tài),從而為交數(shù)據(jù)融合的方法得到更加豐富且高質(zhì)量的交通信收稿日期:2015.03-27.基金項(xiàng)目:國家科技支撐計(jì)劃課題(2014BAGO1B02).作者簡介:史巖(198O一),女,工學(xué)學(xué)士,助理工程師,研究方向?yàn)榻煌ü芾?,E-mail
8、:buchidou@163.com36道路交通與安全息,提高交通的機(jī)動(dòng)性、安全性和有序化.Y=p0+Ll+盧22+(1)數(shù)據(jù)融合的加工對(duì)象是不同來源的速度數(shù)據(jù),式中,盧。、盧。、JB:是模型的參數(shù);為誤差項(xiàng).而數(shù)據(jù)融合的核心則是數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處式(1)表明:Y為、的線性函數(shù)與誤差項(xiàng)理.在交通流速度采集中進(jìn)行融合是十分必要的,的和.誤差項(xiàng)反映了除自變量之外的隨機(jī)因素對(duì)