1.中山大学智能工程学院,广东 深圳 518106
2.广东省智能交通系统重点实验室,广东 广州 510006
王路曼(1996年生),女;研究方向:交通大数据;E-mail:wanglm25@mail2.sysu.edu.cn
蔡铭(1977年生),男;研究方向:交通大数据和智能交通系统;E-mail:caiming@mail.sysu.edu.cn
纸质出版日期:2022-09-25,
网络出版日期:2022-01-18,
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王路曼,王理民,蔡铭.基于多源速度数据的动态权值融合方法研究[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(05):31-40.
WANG Luman,WANG Limin,CAI Ming.Research on dynamic weight fusion method based on multi-source speed data[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(05):31-40.
王路曼,王理民,蔡铭.基于多源速度数据的动态权值融合方法研究[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(05):31-40. DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B019.
WANG Luman,WANG Limin,CAI Ming.Research on dynamic weight fusion method based on multi-source speed data[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(05):31-40. DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B019.
导航平台路段速度和浮动车GPS速度是常用的道路运行车速数据源,单独使用一种数据进行相关研究存在实时更新数据路网覆盖率低、数据质量不稳定等问题。基于数据可靠性的动态权值数据融合方法,文章将导航平台路段速度和浮动车GPS速度进行了融合。先将两种数据进行空间和时间同步化处理,并针对路段数据和GPS数据设计不同的数据可靠性评估算法;再将实时更新的导航平台路段速度和浮动车GPS速度基于数据可靠性融合,得到最终的路段速度。实验表明:导航平台路段数据、GPS路段数据的平均时间粒度更新路网覆盖率分别为60.32%和33.43%,基于数据可靠性的融合数据达到了74.29%,路段速度平均误差降低到了3.82 km/h,均优于导航平台路段速度、GPS路段速度和固定权值的融合速度。
Road section speed of navigation platform and GPS speed of floating car are common sources of road speed data. Using one of the data alone for related research will have problems such as low coverage of real-time update data, unstable data quality and so on. Therefore, a real-time dynamic weight data fusion method based on data reliability is proposed, which fuses the navigation platform road section speed and floating car GPS speed. Before the two kinds of data fusion, space and time are synchronized, and different data reliability evaluation algorithms are designed for the navigation platform road section data and floating car GPS data. Then, the real-time updated navigation platform road section speed and floating car GPS speed are fused based on data reliability to get the final road section speed. The experimental results show that: the average time granularity data updating network coverage rate of navigation platform road section data and GPS road section data are 60.32% and 33.43% respectively, the fusion data based on data reliability is 74.29%, and the average error of road section speed is reduced to 3.82 km/h, which are better than navigation platform road section speed, GPS road section speed and data fusion speed according to fixed weight.
数据可靠性动态权值数据融合路网覆盖率路段速度
data reliabilitydynamic weightdata fusionroad network coverageroad section speed
刘瑶杰. 基于实时路况的交通拥堵时空聚类分析——以北京市二环以内为例[D]. 北京:首都师范大学, 2014.
孟晓彤. 基于实时路况的兰州市城关区交通拥堵时空特征及对策探究[D]. 兰州:兰州大学, 2017.
鲁武当. 基于交通态势数据的城市道路平均行程速度时空分布特征及预测研究[D]. 西安:长安大学, 2019.
邹蕊烛. 基于浮动车GPS数据的交通区域状况分析[D]. 西安:长安大学, 2018.
贾洪飞, 郭明雪, 罗清玉, 等. GPS数据下的城市路网关键路段识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(4): 1338-1344.
LI C. The analysis of urban residential activities based on taxi GPS data[J]. Applied Mechanics & Materials, 2013, 253/254/255: 1816-1819.
赵顺晶, 李浩, 汤夕根, 等. 一种基于FCD与互联网数据融合的交通拥堵指数评价方法:中国, 11159672.7[P]. 2018-02-03.
ALWAN A A, NORDIN A, ALZEBER M, et al. A survey of schema matching research using database schemas and instances[J]. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2017(8): 102-111.
丁玥, 王涓, 卢卫, 等. 面向多源关系数据的融合[J]. 中国科学: 信息科学, 2020, 50(5): 649-661.
陈磊, 王江锋, 谷远利, 等. 基于思维进化优化的多源交通数据融合算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(3): 705-713.
崔青华, 聂庆慧, 基于多源交通数据可靠性的行程时间短时预测[C]// 第九届中国智能交通年会, 2020.
战昕. 交通系统数据融合算法研究[D]. 西安:西安工业大学, 2018.
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