数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
5期
770-776
,共7页
智能交通系统%浮动车%数据采样%道路网络复杂度
智能交通繫統%浮動車%數據採樣%道路網絡複雜度
지능교통계통%부동차%수거채양%도로망락복잡도
intelligent transportation system%floating car%data sampling%complexity of road network
目前基于浮动车的城市交通信息采集通常采用等间距进行采样,无法根据道路网络几何条件和状态的差异进行合理的采样间隔优化.针对现有采样算法的不足,本文提出了一种面向实际道路网络的浮动车采样间隔优化方法.首先通过构建四叉树模型对城市道路网络进行划分,确定空间采样分辨率,然后利用历史轨迹对浮动车的速度进行短时预测,最后在不影响空间采样分辨率的基础上实时动态优化采样间隔,在交通信息的精度与信息的采集成本之间取得平衡.通过仿真试验的定性定量分析,新算法能够在不同复杂程度的道路网络情况下动态调整采样间隔,不仅确保了采样数据的精度,而且降低了采样数据容量.
目前基于浮動車的城市交通信息採集通常採用等間距進行採樣,無法根據道路網絡幾何條件和狀態的差異進行閤理的採樣間隔優化.針對現有採樣算法的不足,本文提齣瞭一種麵嚮實際道路網絡的浮動車採樣間隔優化方法.首先通過構建四扠樹模型對城市道路網絡進行劃分,確定空間採樣分辨率,然後利用歷史軌跡對浮動車的速度進行短時預測,最後在不影響空間採樣分辨率的基礎上實時動態優化採樣間隔,在交通信息的精度與信息的採集成本之間取得平衡.通過倣真試驗的定性定量分析,新算法能夠在不同複雜程度的道路網絡情況下動態調整採樣間隔,不僅確保瞭採樣數據的精度,而且降低瞭採樣數據容量.
목전기우부동차적성시교통신식채집통상채용등간거진행채양,무법근거도로망락궤하조건화상태적차이진행합리적채양간격우화.침대현유채양산법적불족,본문제출료일충면향실제도로망락적부동차채양간격우화방법.수선통과구건사차수모형대성시도로망락진행화분,학정공간채양분변솔,연후이용역사궤적대부동차적속도진행단시예측,최후재불영향공간채양분변솔적기출상실시동태우화채양간격,재교통신식적정도여신식적채집성본지간취득평형.통과방진시험적정성정량분석,신산법능구재불동복잡정도적도로망락정황하동태조정채양간격,불부학보료채양수거적정도,이차강저료채양수거용량.
