【摘 要】
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城市路网的路段旅行时间估计对于实时交通信息的分析与决策有着至关重要的作用。本文通过调研国内外各类路段旅行时间的估计与预测方法，在复杂的城市路网背景下，采用贝叶斯方法
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城市路网的路段旅行时间估计对于实时交通信息的分析与决策有着至关重要的作用。本文通过调研国内外各类路段旅行时间的估计与预测方法，在复杂的城市路网背景下，采用贝叶斯方法对路段旅行时间进行估计。为了求解贝叶斯模型的后验概率，本文使用了可逆跳转马尔科夫链，依据Metropolis-Hasting抽样方法，分别对浮动车数据的路径匹配结果和路网的路段旅行时间参数进行了估计。通过利用高频采样的测试车辆轨迹作为参考，从路径旅行时间预测的层面上看，贝叶斯方法得到的结果要优于用于对比的其他方法。
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