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文檔簡介
1、道路的旅行時間是反映交通狀態(tài)的重要指標(biāo)之一,也是智能交通系統(tǒng)中研究的重要內(nèi)容之一。道路旅行時間的準(zhǔn)確預(yù)測是現(xiàn)代交通誘導(dǎo)系統(tǒng)和先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)。交通數(shù)據(jù)的采集是進(jìn)行道路旅行時間預(yù)測的前提,傳統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)采集方式主要有基于感應(yīng)線圈、基于車牌識別和基于GPS浮動車,過去大多數(shù)的關(guān)于道路旅行時間預(yù)測的研究也主要基于這三種方式所采集的交通數(shù)據(jù)來建立模型對未來的道路旅行時間進(jìn)行預(yù)測。隨著技術(shù)的發(fā)展,尤其是智能手機(jī)的普及、車載信息系統(tǒng)的
2、完善以及藍(lán)牙技術(shù)的不斷進(jìn)步,利用藍(lán)牙技術(shù)實(shí)時采集道路交通數(shù)據(jù)引起了關(guān)注并在一些城市得到了實(shí)際應(yīng)用。該項(xiàng)交通數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要是通過檢測道路上車輛中的智能手機(jī)、車載藍(lán)牙或者藍(lán)牙耳機(jī)等電子設(shè)備中的藍(lán)牙信號,并獲取這些電子設(shè)備中的藍(lán)牙MAC地址,通過MAC地址的匹配來實(shí)時獲取道路的旅行時間等交通信息。
本文詳細(xì)介紹了藍(lán)牙技術(shù)實(shí)時采集交通數(shù)據(jù)的原理和基于藍(lán)牙技術(shù)的道路旅行時間數(shù)據(jù)篩選以及平均旅行時間的估計(jì)方法。通過問卷調(diào)研了解藍(lán)牙設(shè)備在
3、實(shí)際中的應(yīng)用情況,估計(jì)出車輛中的藍(lán)牙信號被檢測到的比例約為2.7%到4.3%之間。為了對未來的道路旅行時間進(jìn)行預(yù)測,本文基于卡爾曼濾波理論和支持向量機(jī)理論以及粒子群優(yōu)化算法,分別建立了基于卡爾曼濾波的短時旅行時間預(yù)測模型和基于支持向量機(jī)的道路旅行時間預(yù)測模型。在上海市閔行區(qū)滬閔公路上,利用藍(lán)牙技術(shù)所采集的實(shí)際的道路旅行時間數(shù)據(jù)為例,對所建立的預(yù)測模型的進(jìn)行了參數(shù)選擇、樣本數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和預(yù)測求解,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行了對比分析,結(jié)
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