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为缓解城市交通拥堵、实时反映城市的交通状况，需要通过获取路网交通流参数来获取交通状态．随着对交通流速度数据需求的全面性、有效性、准确性要求的提高，由某一种检测器获取的速度数据已经满足不了实际需求．利用信息融合技术将多源检测器采集到的交通流数据进行处理，应用数据神经网络法、回归分析法对数据进行融合，得到更加丰富且质量更高的交通信息，从而在交通运营管理中为决策者提供有效的数据支持．通过对本文提出的交通流参数获取技术及数据融合方法进行验证，本文的方法可行，结果可信．