数据融合技术在路径诱导中的应用研究

摘要：

数据融合技术是路径诱导过程中的一项关键技术.文中以数据融合技术中的高阶神经网络技术的研究为主,通过对交通路网的分析,建立模型,准确地预测交通有关数据信息.通过应用高阶流体神经网络技术,解决复杂的交通网络计算问题,分别得出行驶距离最短、运行时间最少、拥挤程度最低、道路质量最好4种行驶路线的优化数据,以满足用户的要求.

关键词：数据融合、路径诱导、交通路网、高阶神经网络

所属期刊栏目：26

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金："十一五"国家科技支撑计划重点项目2006BAJ18B01

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：8-10