交通运输系统工程与信息
交通運輸繫統工程與信息
교통운수계통공정여신식
JOURNAL OF COMMUNICATION AND TRANSPORTATION SYSTEMS ENGINEERING AND INFORMATION
2010年
5期
40-44
,共5页
林森%刘静%关积珍%侯晓宇%孙建平%刘雪杰
林森%劉靜%關積珍%侯曉宇%孫建平%劉雪傑
림삼%류정%관적진%후효우%손건평%류설걸
智能交通系统%历史数据库%相关性分析%浮动车
智能交通繫統%歷史數據庫%相關性分析%浮動車
지능교통계통%역사수거고%상관성분석%부동차
浮动车信息采集得到越来越广泛的应用. 由于交通流数据采集的连续性,形成了海量的数据信息,所以建立一个历史数据库,可以为交通状态预测提供参考数据,同时有利于减少冗余信息. 本文基于交通信息的相关性和相似性特性,提出了根据浮动车采集的历史数据建立历史标准数据库的方法,包括数据存储的时间粒度划分方法和两种用于计算基本数据序列的算法,即直接求和判断法和综合评价判断法. 最后利用北京快速路实测浮动车数据进行了实例计算和分析. 计算结果表明,本文提出的算法是有效的. 由于直接求和判断法具有简单、快速的优势,在实际应用中,建议采用直接求和判断法.
浮動車信息採集得到越來越廣汎的應用. 由于交通流數據採集的連續性,形成瞭海量的數據信息,所以建立一箇歷史數據庫,可以為交通狀態預測提供參攷數據,同時有利于減少冗餘信息. 本文基于交通信息的相關性和相似性特性,提齣瞭根據浮動車採集的歷史數據建立歷史標準數據庫的方法,包括數據存儲的時間粒度劃分方法和兩種用于計算基本數據序列的算法,即直接求和判斷法和綜閤評價判斷法. 最後利用北京快速路實測浮動車數據進行瞭實例計算和分析. 計算結果錶明,本文提齣的算法是有效的. 由于直接求和判斷法具有簡單、快速的優勢,在實際應用中,建議採用直接求和判斷法.
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