吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (增刊2): 168-0171.

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基于固定型检测器和浮动车的路段行程时间获取技术

杨兆升,于悦,杨薇   

  1. 吉林大学 交通学院|长春 130022
  • 收稿日期:2009-03-17 出版日期:2009-09-30 发布日期:2009-09-30
  • 通讯作者: 杨兆升(1938-),男,教授,博士生导师.研究方向:智能运输系统.E-mail:yangzs@jlu.edu.cn E-mail:yangzs@jlu.edu.cn
  • 作者简介:杨兆升(1938-),男,教授|博士生导师.研究方向:智能运输系统.E-mail:yangzs@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2007AA12Z242,2007AA11Z218,2007AA11Z245)

Acquisition of travel time based on inductive coil detector and probe vehicle

YANG Zhao-sheng, YU Yue, YANG Wei   

  1. College of Transportation, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2009-03-17 Online:2009-09-30 Published:2009-09-30
  • Contact: YANG Zhao-sheng E-mail:yangzs@jlu.edu.cn

摘要:

在深入分析交通流诱导系统信息需求的基础上,提出了一种新的路段行程时间获取技术。首先分别利用固定型检测器和浮动车计算路段平均行程时间,进而应用自适应指数平滑法进行短时预测,最后开发了不同可靠度下基于固定型检测器和浮动车的路段行程时间快速融合算法。试验结果表明,该技术能够准确、高效地获取路段行程时间,为交通流诱导系统提供高质量的输入数据,满足出行者的信息需求。

关键词: 城市交通流诱导系统, 行程时间预测, 神经网络, 信息融合, 浮动车

Abstract:

Based on the lucubration of info demand in the Urban Traffic Flow Guidance Systems, A new technology applicated to the acquisition of travel time was presented. Firstly, calculates the mean travel time by means of inductive coil detection and probe vehicle respectively. Then carry out the shortperiod peidiction thanks to the Adaptive Weight Exponential  Smoothing Ultimately empolders a frequent fusion arithmetic of travel time under a series of reliability degrees based on both inductive coil detection and probe vehicle. The experimental results confirm the performance of the technology as it can offer the travel time exactly and efficiently used as the input datas of he Urban Traffic Flow Guidance Systems to satisfy the info demand of travellers.

Key words: urban traffic flow guidance systems, travel time trediction, neural network, tnformation fusion, probe vehicle

中图分类号: 

  • U491
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