文档介绍：劣参未交硕士学位论文研究基于浮动车与固定检测器的交通流数据融合技术作者:田智韬导师:侯忠生北京交通大学年月
学位论文作者签名:撕签字日期:仞谀辍一月谌涨┳秩掌冢侯蘫年T学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得导师签名:中图分类号:学校代码:密级:公开馸
北京交通大学琂硕士学位论文研究基于浮动车与固定检测器的交通流数据融合技术导师姓名:侯忠生学位类别:工学学科专业:交通信息工程及控制年月职称:教授学位级别:硕士研究方向:数据驱动作者姓名:田智韬学号:一●
致谢篔本论文是在导师侯忠生教授的悉心指导下完成的。在硕士论文工作期间,侯老师从论文选题、课题研究到论文撰写的各个方面都给予了我热忱的关心和支持。在此,衷心感谢两年多来侯老师对我的关心和指导。在实验室工作及撰写论文期间,卜旭辉师兄、胡淼同学对我论文研究工作给予了热情的帮助,在此向他们表达我的感激之情。论文的写作过程参阅了大量有价值的中外文献资料。在此向这些专家、学者们表示感谢。最后也感谢家人,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。一●。
中文摘要一琁摘要:交通流数据检测是智能交通系统的基础核心问题,通过数据检测获取准确的交通流量、车速等交通参数是实施有效的道路诱导、交通控制等交通管理的重要基础。传统的检测方法一般都采用单类型的检测器,然而单一检测器由于受其自身条件的影响,数据精度和检测范围都受到制约。而通过多源交通流数据的融合,可以获取比采用单一检测器更准确的交通信息,从而实现更加有效的交通控制和管理。本文针对浮动车和固定检测器两种检测技术的特点,研究两种交通流数据的融合问题。给出了数据融合的整体框架,通过合理选择融合算法使得两种数据形成互补,提高了交通流数据的精度和使用效率。为验证所选融合算法的有效性,本文基于平台进行仿真实验。主要工作概括如下:⑸杓剖萑诤峡蚣埽谑萑诤锨岸允萁性ご怼⒐亓4恚=煌流数据的融合计算提供良好的数据基础。⒒谑萑诤峡蚣芎徒煌魇萏氐阊≡裰甘交ê蜕窬缌街秩诤方法,分别针对浮动车数据欠充分、充分两种情况对数据进行融合计算。⒒贛抡嫫教ǎ捎肂窬绾椭甘交ǎ月范纹骄度进行融合仿真,并对实验结果进行分析。关键词:交通流数据;多源数据融合;浮动车技术;固定检测器技术;指数平滑法;神经网络
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目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..数据融合算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯经典统计和推理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.证据理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯指数平滑法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人工智能方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯粗糙集理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模糊理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据融合在交通系统中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..交通流数据检测技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯交通流数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浮动车检测技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯浮动车数据检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯浮动车样本大小的确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯浮动车停站、停靠的影响处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯浮动车路段平均速度估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浮动车检测技术应用现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一固定检测器技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.固定检测器类别及其数据检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..兰啤滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯