文献类型：期刊文章

作　　者：邹亮[1] 徐建闽[2] 朱玲湘[3]

机构地区：[1]深圳大学土木工程学院交通工程系,深圳518060 [2]华南理工大学交通学院,广州510640 [3]华南农业大学理学院应用数学系,广州510642

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50578064);华南农业大学校长基金项目(2006K017);深圳大学校科研启动基金项目(自然科学类)(200721)

年　　份：2007

卷　　号：47

期　　号：z2

起止页码：1822-1825

语　　种：中文

收录情况：AJ、AMR、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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0.1 s。

关 键 词：交通状态判别 浮动车 数据融合 神经网络

分 类 号：TU491[土木类] TP301]