10.3969/j.issn.1002-0268.2006.03.027
基础交通信息融合方法综述
文章介绍了几种经典算法在基础交通信息融合中的应用,包括卡尔曼滤波、人工神经网络、统计分析(加权平均,指数平滑法,平均值的递推估计算法),以及交通流量和行程时间预测方法.各种方法均通过实际验证其有效性及可靠性.融合后的数据能够满足智能交通系统的子系统ATMS相关应用领域对信息的精度要求,为下一步的交通状态估计提供可靠信息.
智能交通系统、基础交通信息融合、实时交通信息预测
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U491(交通工程与公路运输技术管理)
吉林大学校科研和教改项目;科技部科研项目;中国科学院资助项目60474068
2006-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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