计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
4期
905-909,912
,共6页
精确传感网络%智能交通系统%旅行时间%分类交通流量%交通流模型
精確傳感網絡%智能交通繫統%旅行時間%分類交通流量%交通流模型
정학전감망락%지능교통계통%여행시간%분류교통류량%교통류모형
首先介绍了基于精确传感网络的智能交通系统(ITS)相对于传统交通流传感器网络的优势；然后基于组合预测理论对这类网络的基本交通流模型进行了研究,在模型中引入了更加精确的交通流物理量,包括旅行时间、路段上游及下游的分类交通流量等变量,使所建立模型的可解释信息量更加丰富和易懂,该模型算法为动态算法.交通实测数据实验证明模型的拟合精度较高,拟合值与真值的平均绝对误差值控制在9s以内,平均相对误差值控制在5％以内,综合各个时段来看,预测的准确度都在90％以上.最后总结了基于精确传感器网络的智能交通系统在实际交通应用中的重大价值.
首先介紹瞭基于精確傳感網絡的智能交通繫統(ITS)相對于傳統交通流傳感器網絡的優勢；然後基于組閤預測理論對這類網絡的基本交通流模型進行瞭研究,在模型中引入瞭更加精確的交通流物理量,包括旅行時間、路段上遊及下遊的分類交通流量等變量,使所建立模型的可解釋信息量更加豐富和易懂,該模型算法為動態算法.交通實測數據實驗證明模型的擬閤精度較高,擬閤值與真值的平均絕對誤差值控製在9s以內,平均相對誤差值控製在5％以內,綜閤各箇時段來看,預測的準確度都在90％以上.最後總結瞭基于精確傳感器網絡的智能交通繫統在實際交通應用中的重大價值.
수선개소료기우정학전감망락적지능교통계통(ITS)상대우전통교통류전감기망락적우세；연후기우조합예측이론대저류망락적기본교통류모형진행료연구,재모형중인입료경가정학적교통류물리량,포괄여행시간、로단상유급하유적분류교통류량등변량,사소건립모형적가해석신식량경가봉부화역동,해모형산법위동태산법.교통실측수거실험증명모형적의합정도교고,의합치여진치적평균절대오차치공제재9s이내,평균상대오차치공제재5％이내,종합각개시단래간,예측적준학도도재90％이상.최후총결료기우정학전감기망락적지능교통계통재실제교통응용중적중대개치.
