【摘 要】
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文中首先提出基于浮动车数据的路段车速判别方法,通过数据验证其精度不能满足实用需求;然后,基于BP神经网络提出一种将浮动车数据、定点数据与道路交通参数进行多源融合的方
【机 构】
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山东理工大学交通与车辆工程学院,淄博市公安局交通警察支队,
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文中首先提出基于浮动车数据的路段车速判别方法,通过数据验证其精度不能满足实用需求;然后,基于BP神经网络提出一种将浮动车数据、定点数据与道路交通参数进行多源融合的方法,并利用动量梯度下降算法对数据融合后的BP神经网络进行训练;最后,实验结果表明,数据融合后路段区间平均车速的相对误差平均值为2.58%,实现了对路网交通运行状态的准确判别。
In this paper, the method of discriminating the speed of the road segment based on the data of the floating car is first proposed. The accuracy of the data can not meet the practical needs. Then, a method of multi-source fusion of the floating car data, fixed point data and road traffic parameters is proposed based on BP neural network. Finally, the experimental results show that the average relative error of the average vehicle speed is 2.58% after the data fusion, which realizes accurate discrimination of the traffic conditions of the road network .
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